BERT
Bert
Bi-directional Encoder Representations from Transformers
- BERT는 bi-directional Transformer로 이루어진 언어모델
- 잘 만들어진 BERT 언어모델 위에 1개의 classification layer만 부착하여 다양한 NLP task를 수행
- 영어권에서 11개의 NLP task에 대해 state-of-art (SOTA) 달성
BERT의 WordPiece tokenizing
- Byte Pair Encoding (BPE) 알고리즘 이용
빈도수에 기반해 단어를 의미 있는 패턴(Subword)으로 잘라서 tokenizing
| W2V vocabs | - | - | - | BPE vocabs |
|---|---|---|---|---|
| 고양경찰서 | 고양 | ##경찰 | ##서 | 고양 |
| 고양시 | ##시 | ##경찰 | ||
| 종로경찰서 | 종로 | ##경찰 | ##서 | ##서 |
| 경찰 | 경찰 | ##시 | ||
| 경찰서 | 경찰 | ##서 | 경찰 |
BERT 적용 실험 - 감성 분석
- 네이버 영화 리뷰 코퍼스 (https://github.com/e9t/nsmc)로 감성 분석 진행
- 학습 : 150,000 문장 / 평가 : 50,000 문장 (긍정: 1, 부정: 0)
BERT 성능에 영향을 미치는 요인
- Corpus 사이즈
- Corpus 도메인
- Corpus tokenizing (어절, BPE, 형태소)
- Vocal 사이즈