15.4 자연어 처리(NLP, RNN, LSTM, Transformer)

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술입니다. 자연어 처리의 주요 작업으로는 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 요약, 질문 응답 등이 있습니다. 이러한 작업을 수행하기 위해 다양한 딥러닝 모델이 사용되며, 주요한 모델로는 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit), Transformer 등이 있습니다.

1. RNN(Recurrent Neural Networks)은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. RNN은 순환 구조를 가지며, 이전 시점의 은닉 상태 정보를 다음 시점의 입력에 전달함으로써 시퀀스의 정보를 저장할 수 있습니다.

2. LSTM(Long Short-Term Memory)은 RNN의 한 종류로, RNN이 가진 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. LSTM은 셀 상태와 게이트 메커니즘을 도입하여 정보를 저장, 삭제, 업데이트하는 데 유용합니다.

3. GRU(Gated Recurrent Unit)는 LSTM의 간소화된 버전으로, 셀 상태를 제거하고 은닉 상태만 사용합니다. GRU는 LSTM보다 매개변수가 적어 계산 효율이 좋습니다.

4. Transformer는 RNN과 달리 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 사용하여 텍스트를 처리합니다. Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 기계 번역, 문장 생성 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

이제 간단한 LSTM 모델을 사용하여 IMDB 영화 리뷰 감성 분석을 수행하는 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 데이터 불러오기 및 전처리
num_words = 10000
max_len = 200
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=num_words)
train_data = pad_sequences(train_data, maxlen=max_len)
test_data = pad_sequences(test_data, maxlen=max_len)

# LSTM 모델 구성
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(num_words, 64, input_length=max_len),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(train_data, train_labels, epochs=5,batch_size=32, validation_split=0.2)

# 모델 평가
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. IMDB 데이터셋을 불러오고, 리뷰의 길이를 맞추기 위해 패딩을 적용합니다.
2. Embedding 레이어를 사용하여 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환합니다.
3. 양방향 LSTM 레이어를 사용하여 시퀀스 정보를 학습합니다.
4. 완전 연결 레이어(Dense)를 사용하여 최종 출력을 생성합니다.
5. 모델을 컴파일하고 학습시킨 후, 테스트 데이터로 평가합니다.

이와 같이, 다양한 딥러닝 모델을 사용하여 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 파이썬을 사용하면 TensorFlow 및 Keras와 같은 딥러닝 프레임워크를 활용하여 강력한 NLP 모델을 구현하고 활용할 수 있습니다.