Wisdomify는 우리말 속담 역사전(Reverse-Dictionary of Korean Proverbs)입니다. 즉, 기존의 속담 사전이 "속담 → 정의, 용례" 의 검색을 도와준다면 Wisdomify는 "정의, 용례 → 속담" 검색을 도와줍니다.
| 예를 들어 아래와 같은 검색이 가능합니다 |
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커피가 없으니 홍차라도 마시자!라는 문장에 꿩 대신 닭 (56%)을 추천 |
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맛집에 간날 하필이면 휴무라니라는 문장에는 가는 날이 장날 (99%)을 추천 |
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이러한 똑똑한 역사전을 만들어 낼 수 있다면 사람들의 능동적인 어휘학습을 효과적으로 도와줄 수 있을 것입니다. 이를 바탕으로 우리는 Wisdomify를 통해, 어휘학습의 미래는 똑똑한 검색엔진이다 라는 가치 제안을 하고자 합니다.
기반이 되는 모델은 사전훈련된 BERT (Devlin et al., 2018)입니다. 사전학습된 모델로는 한국어 구어체를 사전학습한 KcBERT를(Junbum, 2020) 사용하고 있으며, 해당 모델을 reverse-dictionary task에 맞게 미세조정(Yan et al., 2020)을 진행하는 것이 목표입니다.
- Word2Vec:
King = Queen - woman, 이런게 된다는게 너무 재미있고 신기하다. 이걸로 게임을 만들어볼 수 있지 않을까? - Toy 프로젝트: word-chemist - 생각보다 잘 되는데? 그럼 Word2Vec로 reverse-dictionary도 구현할 수 있지 않을까? - 학사 졸업 프로젝트 - Idiomify
- Sum of Word2Vectors로 reverse-dictionary를 구현하기에는 분명한 한계가 보인다. 문장의 맥락을 이해하는 Language Model은 없는가? - 논문 리뷰: Attention is All you Need
- Attention의 목적이 Contextualised embedding을 얻기 위함임은 알겠다. 그런데 왜 각 파라미터를 Q, K, V라고 이름지었는가? 무엇에 비유를 하는 것인가?- What is Q, K, V? - Information Retrieval analogy
- Contextualised embedding을 활용한 사례에는 무엇이 있는가? - 논문 리뷰: Vokenization: Improving Language Understanding with Contextualized, Visual-Grounded Supervision
- Vokenisation 논문을 보니 BERT를 적극 활용하더라. BERT란 어떤 모델인가? - 집현전 중급 2조 BERT 논문리뷰
- 아, 혹시 사전훈련된 BERT를 활용한다면 적은 데이터를 가지고도 reverse-dictionary task를 구현할 수 있지 않을까? 누군가 이미 시도를 해보았을 것 같은데? - 논문리뷰: BERT for Monolingual and Cross-Lingual Reverse Dictionary
- 로스함수를 이해했다. 한번 BERT로 간단한 reverse-dictionary를 구현해보자 - Toy 프로젝트: fruitify - a reverse-dictionary of fruits!
- fruitify: 성공적인 첫 데모!
- BERT로 reverse-dictionary를 구현하는 방법을 이해했고, 실재로 구현도 해보았다. 이제 생각해보아야 하는 것은 reverse-dictionary로 풀만한 가치가 있는 문제를 찾는 것 - Wisdomify: 자기주도적으로 우리말 속담을 학습하는 것을 도와주는 reverse-dictionary.
| 모델 | 설명 | 학습 지표 | 테스트 지표 |
|---|---|---|---|
RDAlpha:a |
앞서 언급한 논문 (Yan et al., 2020)에서 제시한 reverse-dictionary task를 위한 loss를 사용 | |
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RDBeta:a |
RDAlpha와 같은 로스를 사용, 하지만 구조를 살짝 변경하여 속담을 단일 토큰으로 취급하는 경우도 고려 |
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|
RDGamma:b_best |
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... | ... |
- 갈수록 어렵다
### desc: 갈수록 어렵다 ###
0: ('산넘어 산', 0.9999836683273315)
1: ('갈수록 태산', 1.6340261936420575e-05)
2: ('꿩 대신 닭', 4.177704404639826e-09)
3: ('핑계 없는 무덤 없다', 4.246608897862103e-10)
4: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 4.91051192763603e-11)
5: ('가는 날이 장날', 3.620301280982119e-11)
6: ('등잔 밑이 어둡다', 3.410518395474682e-12)
7: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 2.889838230366905e-14)
8: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 2.270246673757772e-14)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 2.424753148985129e-15)
- 근처에 있을 것이라고는 전혀 예상하지 못했다
### desc: 근처에 있을 것이라고는 전혀 예상하지 못했다 ###
0: ('등잔 밑이 어둡다', 0.934296190738678)
1: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.04902056232094765)
2: ('산넘어 산', 0.010009311139583588)
3: ('가는 날이 장날', 0.005946608260273933)
4: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.0002701274352148175)
5: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 0.0002532936632633209)
6: ('갈수록 태산', 0.00010314056999050081)
7: ('핑계 없는 무덤 없다', 9.196436440106481e-05)
8: ('꿩 대신 닭', 8.55061716720229e-06)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 3.365390739418217e-07)
- 너 때문에 관계없는 내가 피해봤잖아
### desc: 너 때문에 관계없는 내가 피해봤잖아 ###
0: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 0.9243378043174744)
1: ('가는 날이 장날', 0.028463557362556458)
2: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.026872390881180763)
3: ('등잔 밑이 어둡다', 0.012348096817731857)
4: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.003390798345208168)
5: ('산넘어 산', 0.0026215193793177605)
6: ('갈수록 태산', 0.0010220635449513793)
7: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.0004960462101735175)
8: ('꿩 대신 닭', 0.00044754118425771594)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 6.364324889318596e-08)
- 쓸데없는 변명은 그만 둬
### desc: 쓸데없는 변명은 그만둬 ###
0: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.6701037287712097)
1: ('꿩 대신 닭', 0.17732197046279907)
2: ('산넘어 산', 0.1395266205072403)
3: ('갈수록 태산', 0.01272804755717516)
4: ('가는 날이 장날', 0.00020182589651085436)
5: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.0001034122469718568)
6: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 1.2503404832386877e-05)
7: ('등잔 밑이 어둡다', 1.5657816447856021e-06)
8: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 2.735970952016942e-07)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 3.986170074576911e-11)
속담의 용례를 입력으로 주어도 용례에 맞는 속담을 예측할 수 있을까? 각 속담의 사전적 정의만 훈련에 사용되었다는 것을 고려해보았을 때, 만약 이것이 가능하다면 사전학습된 weight를 십분활용하고 있다는 것의 방증이 될 것.
- 커피가 없으니 홍차라도 마시자
### desc: 커피가 없으니 홍차라도 마시자 ###
0: ('꿩 대신 닭', 0.5670634508132935)
1: ('가는 날이 장날', 0.15952838957309723)
2: ('산넘어 산', 0.14466965198516846)
3: ('등잔 밑이 어둡다', 0.10353685170412064)
4: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.006912065204232931)
5: ('갈수록 태산', 0.00646367808803916)
6: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.006029943469911814)
7: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.004639457445591688)
8: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.0011017059441655874)
9: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 5.46958799532149e-05)
- 그 애가 도망쳐 버렸으면 아무나 대신 잡아넣어 숫자를 채워야 할 게 아니냐?
### desc: 그 애가 도망쳐 버렸으면 아무나 대신 잡아넣어 숫자를 채워야 할 게 아니냐? ###
0: ('꿩 대신 닭', 0.6022371649742126)
1: ('등잔 밑이 어둡다', 0.3207240402698517)
2: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.03545517101883888)
3: ('가는 날이 장날', 0.012123783119022846)
4: ('갈수록 태산', 0.011005728505551815)
5: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.010867268778383732)
6: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.004052910953760147)
7: ('산넘어 산', 0.002024132991209626)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 0.0013805769849568605)
9: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.00012919674918521196)
- 나는 어릴 적부터 카센터에서 잡일을 도맡아 하다 보니 이젠 혼자서 자동차 수리도 할수 있다.
### desc: 나는 어릴 적부터 카센터에서 잡일을 도맡아 하다 보니 이젠 혼자서 자동차 수리도 할수 있다. ###
0: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.5147183537483215)
1: ('등잔 밑이 어둡다', 0.34899067878723145)
2: ('가는 날이 장날', 0.12019266188144684)
3: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.011380248703062534)
4: ('산넘어 산', 0.002991838613525033)
5: ('갈수록 태산', 0.0007551977760158479)
6: ('꿩 대신 닭', 0.0004372508847154677)
7: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.00040235655615106225)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 7.436128362314776e-05)
9: ('핑계 없는 무덤 없다', 5.710194818675518e-05)
- 맛집이라길래 일부러 먼길을 달려왔는데 막상 먹어보니 맛이 없더라
### desc: 맛집이라길래 일부러 먼길을 달려왔는데 막상 먹어보니 맛이 없더라 ###
0: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.5269527435302734)
1: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.2070106714963913)
2: ('가는 날이 장날', 0.15454722940921783)
3: ('등잔 밑이 어둡다', 0.11061225831508636)
4: ('꿩 대신 닭', 0.0006726137944497168)
5: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.0001451421994715929)
6: ('산넘어 산', 3.2266420021187514e-05)
7: ('핑계 없는 무덤 없다', 1.288024850509828e-05)
8: ('갈수록 태산', 1.0781625860545319e-05)
9: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 3.4537756619101856e-06)
검색할 수 있는 속담이 모두 부정적인 속담이라서 그런지, 긍정적인 문장이 입력으로 들어오면 제대로 예측을 하지 못한다.
- 결과가 좋아서 기쁘다
0: ('산넘어 산', 0.9329468011856079)
1: ('갈수록 태산', 0.05804209038615227)
2: ('꿩 대신 닭', 0.006065088324248791)
3: ('가는 날이 장날', 0.002668046159669757)
4: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.00024604308418929577)
5: ('핑계 없는 무덤 없다', 3.138219108222984e-05)
6: ('등잔 밑이 어둡다', 4.152606720708718e-07)
7: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 2.1668449790013256e-07)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 2.008734867331441e-08)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 1.0531459260221254e-08)
"소문난 잔치에 먹을 것 없다"와 동일한 의미를 지님에도 불구하고, "실제로는 별거 없네"를 입력으로 받으면 "산 넘어 산"이 1등으로 출력. 하지만 훈련 셋에 포함된 샘플인 "소문과 실제가 일치하지 않는다"를 입력으로 받으면 정확하게 예측함. 즉 모델이 훈련셋에 오버피팅이 된 상태임을 확인할 수 있다
- 실제로는 별거없네 (훈련 셋에 포함되지 않은 정의)
### desc: 실제로는 별거없네 ###
0: ('산넘어 산', 0.9976289868354797)
1: ('갈수록 태산', 0.002168289152905345)
2: ('꿩 대신 닭', 0.00020149812917225063)
3: ('핑계 없는 무덤 없다', 9.218800869348343e-07)
4: ('등잔 밑이 어둡다', 1.6546708536679944e-07)
5: ('가는 날이 장날', 1.0126942839860931e-07)
6: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 9.898108288552976e-08)
7: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 6.846833322526891e-09)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 4.417973487047533e-10)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 8.048845877989264e-14)
- 소문과 실제가 일치하지 않는다 (훈련 셋에 포함된 정의)
### desc: 소문과 실제가 일치하지 않는다. ###
0: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.999997615814209)
1: ('등잔 밑이 어둡다', 1.7779053678168566e-06)
2: ('가는 날이 장날', 5.957719508842274e-07)
3: ('갈수록 태산', 9.973800452200976e-09)
4: ('핑계 없는 무덤 없다', 2.4250623731347787e-09)
5: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 5.40873457133273e-10)
6: ('산넘어 산', 4.573414147390764e-10)
7: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 2.8081562075676914e-10)
8: ('꿩 대신 닭', 2.690336287081152e-10)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 3.8126671958460534e-11)
- 소문이랑 다르네 ("소문"이라는 단어에는 민감하게 반응한다.)
### desc: 소문이랑 다르네 ###
0: ('산넘어 산', 0.9770968556404114)
1: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.01917330175638199)
2: ('갈수록 태산', 0.0035712094977498055)
3: ('꿩 대신 닭', 8.989872731035575e-05)
4: ('가는 날이 장날', 6.370477785822004e-05)
5: ('핑계 없는 무덤 없다', 1.7765859183782595e-06)
6: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 1.6799665445432765e-06)
7: ('등잔 밑이 어둡다', 1.6705245116099832e-06)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 3.0059517541758396e-08)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 4.33282611178587e-11)
- Devlin, J. Cheng, M. Lee, K. Toutanova, K. (2018). : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
- Gururangan, S. Marasović, A. Swayamdipta, S. Lo, K. Beltagy, I. Downey, D. Smith, N. (2020). Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
- Hinton, G. Vinyals, O. Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network
- Junbum, L. (2020). KcBERT: Korean Comments BERT
- Yan, H. Li, X. Qiu, X. Deng, B. (2020). BERT for Monolingual and Cross-Lingual Reverse Dictionary