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Code

KoBERT


Korean BERT pre-trained cased (KoBERT)

Why'?'

Training Environment

  • Architecture
predefined_args = {
        'attention_cell': 'multi_head',
        'num_layers': 12,
        'units': 768,
        'hidden_size': 3072,
        'max_length': 512,
        'num_heads': 12,
        'scaled': True,
        'dropout': 0.1,
        'use_residual': True,
        'embed_size': 768,
        'embed_dropout': 0.1,
        'token_type_vocab_size': 2,
        'word_embed': None,
    }
  • 학습셋
데이터 문장 단어
한국어 위키 5M 54M
  • 학습 환경
    • V100 GPU x 32, Horovod(with InfiniBand)

2019-04-29 텐서보드 로그

  • 사전(Vocabulary)
    • 크기 : 8,002
    • 한글 위키 기반으로 학습한 토크나이저(SentencePiece)
    • Less number of parameters(92M < 110M )

Requirements

How to install

  • Install KoBERT as a python package

    pip install git+https://git@github.com/SKTBrain/KoBERT.git@master
  • If you want to modify source codes, please clone this repository

    git clone https://github.com/SKTBrain/KoBERT.git
    cd KoBERT
    pip install -r requirements.txt

How to use

Using with PyTorch

Huggingface transformers API가 편하신 분은 여기를 참고하세요.

>>> import torch
>>> from kobert import get_pytorch_kobert_model
>>> input_ids = torch.LongTensor([[31, 51, 99], [15, 5, 0]])
>>> input_mask = torch.LongTensor([[1, 1, 1], [1, 1, 0]])
>>> token_type_ids = torch.LongTensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0]])
>>> model, vocab  = get_pytorch_kobert_model()
>>> sequence_output, pooled_output = model(input_ids, input_mask, token_type_ids)
>>> pooled_output.shape
torch.Size([2, 768])
>>> vocab
Vocab(size=8002, unk="[UNK]", reserved="['[MASK]', '[SEP]', '[CLS]']")
>>> # Last Encoding Layer
>>> sequence_output[0]
tensor([[-0.2461,  0.2428,  0.2590,  ..., -0.4861, -0.0731,  0.0756],
        [-0.2478,  0.2420,  0.2552,  ..., -0.4877, -0.0727,  0.0754],
        [-0.2472,  0.2420,  0.2561,  ..., -0.4874, -0.0733,  0.0765]],
       grad_fn=<SelectBackward>)

model은 디폴트로 eval()모드로 리턴됨, 따라서 학습 용도로 사용시 model.train()명령을 통해 학습 모드로 변경할 필요가 있다.

  • Naver Sentiment Analysis Fine-Tuning with pytorch
    • Colab에서 [런타임] - [런타임 유형 변경] - 하드웨어 가속기(GPU) 사용을 권장합니다.
    • Open In Colab

Using with ONNX

>>> import onnxruntime
>>> import numpy as np
>>> from kobert import get_onnx_kobert_model
>>> onnx_path = get_onnx_kobert_model()
>>> sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
>>> input_ids = [[31, 51, 99], [15, 5, 0]]
>>> input_mask = [[1, 1, 1], [1, 1, 0]]
>>> token_type_ids = [[0, 0, 1], [0, 1, 0]]
>>> len_seq = len(input_ids[0])
>>> pred_onnx = sess.run(None, {'input_ids':np.array(input_ids),
>>>                             'token_type_ids':np.array(token_type_ids),
>>>                             'input_mask':np.array(input_mask),
>>>                             'position_ids':np.array(range(len_seq))})
>>> # Last Encoding Layer
>>> pred_onnx[-2][0]
array([[-0.24610452,  0.24282141,  0.25895312, ..., -0.48613444,
        -0.07305173,  0.07560554],
       [-0.24783179,  0.24200465,  0.25520486, ..., -0.4877185 ,
        -0.0727044 ,  0.07536091],
       [-0.24721591,  0.24196623,  0.2560626 , ..., -0.48743123,
        -0.07326943,  0.07650235]], dtype=float32)

ONNX 컨버팅은 soeque1께서 도움을 주셨습니다.

Using with MXNet-Gluon

>>> import mxnet as mx
>>> from kobert import get_mxnet_kobert_model
>>> input_id = mx.nd.array([[31, 51, 99], [15, 5, 0]])
>>> input_mask = mx.nd.array([[1, 1, 1], [1, 1, 0]])
>>> token_type_ids = mx.nd.array([[0, 0, 1], [0, 1, 0]])
>>> model, vocab = get_mxnet_kobert_model(use_decoder=False, use_classifier=False)
>>> encoder_layer, pooled_output = model(input_id, token_type_ids)
>>> pooled_output.shape
(2, 768)
>>> vocab
Vocab(size=8002, unk="[UNK]", reserved="['[MASK]', '[SEP]', '[CLS]']")
>>> # Last Encoding Layer
>>> encoder_layer[0]
[[-0.24610372  0.24282135  0.2589539  ... -0.48613444 -0.07305248
   0.07560539]
 [-0.24783105  0.242005    0.25520545 ... -0.48771808 -0.07270523
   0.07536077]
 [-0.24721491  0.241966    0.25606337 ... -0.48743105 -0.07327032
   0.07650219]]
<NDArray 3x768 @cpu(0)>
  • Naver Sentiment Analysis Fine-Tuning with MXNet
    • Open In Colab

Tokenizer

>>> from gluonnlp.data import SentencepieceTokenizer
>>> from kobert import get_tokenizer
>>> tok_path = get_tokenizer()
>>> sp  = SentencepieceTokenizer(tok_path)
>>> sp('한국어 모델을 공유합니다.')
['▁한국', '어', '▁모델', '을', '▁공유', '합니다', '.']

Subtasks

Naver Sentiment Analysis

Model Accuracy
BERT base multilingual cased 0.875
KoBERT 0.901
KoGPT2 0.899

KoBERT와 CRF로 만든 한국어 객체명인식기

문장을 입력하세요:  SKTBrain에서 KoBERT 모델을 공개해준 덕분에 BERT-CRF 기반 객체명인식기를 쉽게 개발할 수 있었다.
len: 40, input_token:['[CLS]', '▁SK', 'T', 'B', 'ra', 'in', '에서', '▁K', 'o', 'B', 'ER', 'T', '▁모델', '을', '▁공개', '해', '준', '▁덕분에', '▁B', 'ER', 'T', '-', 'C', 'R', 'F', '▁기반', '▁', '객', '체', '명', '인', '식', '기를', '▁쉽게', '▁개발', '할', '▁수', '▁있었다', '.', '[SEP]']
len: 40, pred_ner_tag:['[CLS]', 'B-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'O', 'B-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'I-POH', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', '[SEP]']
decoding_ner_sentence: [CLS] <SKTBrain:ORG>에서 <KoBERT:POH> 모델을 공개해준 덕분에 <BERT-CRF:POH> 기반 객체명인식기를 쉽게 개발할 수 있었다.[SEP]

Korean Sentence BERT

Model Cosine Pearson Cosine Spearman Euclidean Pearson Euclidean Spearman Manhattan Pearson Manhattan Spearman Dot Pearson Dot Spearman
NLl 65.05 68.48 68.81 68.18 68.90 68.20 65.22 66.81
STS 80.42 79.64 77.93 77.43 77.92 77.44 76.56 75.83
STS + NLI 78.81 78.47 77.68 77.78 77.71 77.83 75.75 75.22

Release

  • v0.2.3
    • support onnx 1.8.0
  • v0.2.2
    • fix No module named 'kobert.utils'
  • v0.2.1
    • guide default 'import statements'
  • v0.2
    • download large files from aws s3
    • rename functions
  • v0.1.2
    • Guaranteed compatibility with higher versions of transformers
    • fix pad token index id
  • v0.1.1
    • 사전(vocabulary)과 토크나이저 통합
  • v0.1
    • 초기 모델 릴리즈

Contacts

KoBERT 관련 이슈는 이곳에 등록해 주시기 바랍니다.

License

KoBERTApache-2.0 라이선스 하에 공개되어 있습니다. 모델 및 코드를 사용할 경우 라이선스 내용을 준수해주세요. 라이선스 전문은 LICENSE 파일에서 확인하실 수 있습니다.