A PyTorch implementation of Korean NER Tagger based on BERT + CRF (PyTorch v1.2 / Python 3.x)
문장을 입력하세요: 지난달 28일 수원에 살고 있는 윤주성 연구원은 코엑스(서울 삼성역)에서 개최되는 DEVIEW 2019 Day1에 참석했다. LaRva팀의 '엄~청 큰 언어 모델 공장 가동기!' 세션을 들으며 언어모델을 학습시킬때 multi-GPU, TPU 모두 써보고 싶다는 생각을 했다.
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decoding_ner_sentence: [CLS] 지난달 <28일:DAT> <수원:LOC>에 살고 있는 <윤주성:PER> 연구원은 <코엑스:LOC>(<서울:LOC> <삼성역:LOC>)에서 개최되는 <DEVIEW 2019 Day1:POH>에 참석했다. <LaRva팀:ORG>의 '엄~청 큰 언어 모델 공장 가동기!' 세션을 들으며 언어모델을 학습시킬때 multi-GPU, TPU 모두 써보고 싶다는 생각을 했다.[SEP]
문장을 입력하세요: 문재인 대통령은 28일 서울 코엑스에서 열린 ‘데뷰 (Deview) 2019’ 행사에 참석해 젊은 개발자들을 격려하면서 우리 정부의 인공지능 기본구상을 내놓았다. 출처 : 미디어오늘 (http://www.mediatoday.co.kr)
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decoding_ner_sentence: [CLS] <문재인:PER> 대통령은 <28일:DAT> <서울 코엑스:LOC>에서 열린 ‘<데뷰 (Deview) 2019:POH>’ 행사에 참석해 젊은 개발자들을 격려하면서 우리 정부의 인공지능 기본구상을 내놓았다. 출처 : <미디어오늘:POH> (<http://www.mediatoday.co.kr:POH>)[SEP]
문장을 입력하세요: SKTBrain에서 KoBERT 모델을 공개해준 덕분에 BERT-CRF 기반 개체명인식기를 쉽게 개발할 수 있었다.
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decoding_ner_sentence: [CLS] <SKTBrain:ORG>에서 <KoBERT:POH> 모델을 공개해준 덕분에 <BERT-CRF:POH> 기반 개체명인식기를 쉽게 개발할 수 있었다.[SEP]
문장을 입력하세요: 터미네이터: 다크 페이트 (Terminator: Dark Fate)는 2019년 개봉한 미국의 SF, 액션영화이다. 1991년 영화 터미네이터 2: 심판의 날 이후 28년 만에 제임스 카메론이 제작자로서 시리즈에 복귀한 작품이다. 린다 해밀턴이 사라 코너 역으로 돌아오면서 아널드 슈워제네거와 함께 주연을 맡았다.
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decoding_ner_sentence: [CLS] <터미네이터::POH> <다크 페이트:POH> (<Terminator: Dark Fate:POH>)는 <2019년:DAT> 개봉한 미국의 SF, 액션영화이다. <1991년:DAT> 영화 <터미네이터 2: 심판의 날:POH> 이후 <28년:NOH> 만에 <제임스 카메론:PER>이 제작자로서 시리즈에 복귀한 작품이다. <린다 해밀턴:PER>이 <사라 코너:PER> 역으로 돌아오면서 <아널드 슈워제네거:PER>와 함께 주연을 맡았다.[SEP]
문장을 입력하세요: 전 세계 최고의 기대작 <어벤져스> 시리즈의 압도적 대미를 장식할 <어벤져스: 엔드게임>이 지난 4월 14일(일)과 15일(월) 양일간 진행된 대한민국 내한 행사를 성공적으로 마무리 지었다. <어벤져스: 엔드게임>의 주역 로버트 다우니 주니어, 제레미 레너, 브리 라슨, 안소니 루소&조 루소 감독, 트린 트랜 프로듀서, 케빈 파이기 마블 스튜디오 대표까지 방문하여 특별한 대한민국 사랑을 뽐냈다.
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decoding_ner_sentence: [CLS] 전 세계 최고의 기대작 <<어벤져스:POH>> 시리즈의 압도적 대미를 장식할 <<어벤져스: 엔드게임:POH>>이 지난 <4월 14일:DAT>(<일:DAT>)과 <15일:DAT>(<월:DAT>) <양일간:NOH> 진행된 <대한민국:LOC> 내한 행사를 성공적으로 마무리 지었다. <<어벤져스: 엔드게임:POH>>의 주역 <로버트 다우니 주니어:PER>, <제레미 레너:PER>, <브리 라슨:PER>, <안소니 루소:PER>&<조 루소:PER> 감독, <트린 트랜:PER> 프로듀서, <케빈 파이기:PER> <마블 스튜디오:ORG> 대표까지 방문하여 특별한 <대한민국:ORG> 사랑을 뽐냈다.[SEP]
문장을 입력하세요: ‘모든 단점은 장점이 될수 있다' (Lionel Andres Messi)
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decoding_ner_sentence: [CLS] ‘모든 단점은 장점이 될수 있다' (<Lionel Andres Messi:POH>)[SEP]
- 엔티티를 토큰화할때 토큰의 길이가 엔티티 자체보다 길어지는 경우, 정확한 엔티티 추출이 안될 수 있음 (토크나이저의 한계)
- 이러한 경우에 대해서는 제외하고 학습할 수도 있지만, 더 넓은 범위를 커버하기 위해 포함하는 것으로 결정
- e.g.) 첫 회를 시작으로 <13일:DAT>까지 -> ('▁13', 'B-DAT') ('일까지', 'I-DAT') (조사등이 같이 추출됨)
- 반대로 토큰화한 길이가 엔티티 자체보다 작은 경우 'I-tag' 토큰으로 해결가능
- pretrained sentencepiece를 사용하기 때문에 사전 변경은 안됨 (이것과 별개로 sp 사전을 변경 하는 방법은 따로 찾아봐야함)
- pytorch-crf 라이브러리가 multi-gpu에서 안됨
- 추후 변경
- BERT가 LM기반이라 그런지 오타에도 어느정도 강건한 편인듯함
- 문장 길이에 따라 NER 결과가 달라짐
- 영어 데이터에 대해서는 학습이 안되서 잘 안됨
- 사전에 나오는 '▁' 토큰과 우리가 흔히 사용하는 underscore '_'는 다르므로 주의할 것
- B 태그의 NER과 I 태그의 NER이 다를 경우를 방지하기 위해 BERT+Bi(LSTM or GRU)+CRF 구조로도 테스트 해봄
- 장점
- 엔티티 토큰의 길이가 긴 경우는 잘 잡아냄
- B 태그의 NER과 I 태그의 NER이 다른 경우가 확실히 줄어듬
- 단점
- 모델 사이즈가 커진다는 것
- B 태그의 위치를 잘 못잡는 경우가 발생함 <12일:DAT>로 잡아야되는걸 앞문장의 구두점을 포함해서 <. 12일:DAT>로 잡거나, <1.83%:PNT>으로 잡아야 되는걸 1.8<3%:PNT> 잡기도함
- 느낀점
- B 태그 위치를 잘못잡는것 때문에 쓰기가 약간 애매하다는 생각이 듬 (보완이 필요함)
- 학습은 GRU가 LSTM 보다 1 epoch정도 더 빠르게 성능이 올라감
- 장점
- If you want to apply it to other languages, you don't have to change the model architecture. Instead, you just change vocab, pretrained BERT(from huggingface), and training dataset.
- 총 8개의 태그가 있음
- PER: 사람이름
- LOC: 지명
- ORG: 기관명
- POH: 기타
- DAT: 날짜
- TIM: 시간
- DUR: 기간
- MNY: 통화
- PNT: 비율
- NOH: 기타 수량표현
- 개체의 범주
- 개체이름: 사람이름(PER), 지명(LOC), 기관명(ORG), 기타(POH)
- 시간표현: 날짜(DAT), 시간(TIM), 기간 (DUR)
- 수량표현: 통화(MNY), 비율(PNT), 기타 수량표현(NOH)
-
Epoch: 12 (without early stopping)
-
num of train: 23032, num of val: 931
-
Training set:
00002_NER.txt, ...,EXOBRAIN_NE_CORPUS_007.txt(1,425 files) -
Validation set:
EXOBRAIN_NE_CORPUS_009.txt,EXOBRAIN_NE_CORPUS_010.txt(2 files) -
Classification Report
- 대체적으로 DAT, PER, NOH, ORG, PNT 순으로 높음
- POH, LOC등은 좀 낮은 편
- validation set 기준, macro avg F1: 87.56
- Confusion Matrix
- POH를 ORG로 예측하는 경우가 있음 (기타를 기관으로 분류하는 거니 어느정도 그럴 수 있다고 생각)
- ORG를 PER로 예측하는 경우도 좀 있음 (수정해야되는 케이스)
- Training & Evaluation Accurcay & Loss Graph
- Benchmark (Devset F1 scroe )
| Model | MacroAvg F1 score | Epoch | Date |
|---|---|---|---|
| KoBERT | 0.8554 | 12 | 191129 |
| KoBERT+CRF | 0.8756 | 12 | 191129 |
| KoBERT+BiLSTM+CRF | 0.8659 | 12 | 191129 |
pip install -r requirements.txt- BERT CRF model file with validation
- BERT CRF model file with training all dataset
- BERT CRF, BERT_alone sharing folder (including BiLSTM, BiGRU)
python train_bert_crf.py python inference.py 
Validation pipeline- NER tag probability
- RestfulAPI
- Knowledge Distillation
- Apex fp16 half-precision
- Refactoring, Refactoring, Refactoring
![dependabot[bot] avatar](https://avatars.githubusercontent.com/in/29110?v=4 "dependabot[bot]")
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent