KorPatELECTRA(Korean Patent ELECTRA)는 한국특허정보원이 연구개발한 AI 언어모델입니다.
특허분야 한국어 자연어처리 문제 해결 및 특허산업분야의 지능정보화 인프라 마련을 위해 기존 Google ELECTRA 모델의 아키텍쳐를 기반으로 대용량 국내 특허문헌(약 466만 문헌, 5.4억 문장, 445억 토큰, 130GB)을 사전학습(pre-training)하였고, 무료로 제공하고 있습니다.
- KorPatELECTRA 관련 내용은 KorPatELECTRA 논문에서 확인 할 수 있습니다.
- KorPatELECTRA 언론보도 소개
- Google BERT 기반 특허분야 특화된 언어모델 KorPatBERT 소개
2020년에 공개된 Google ELECTRA Base 모델의 아키텍쳐를 기반으로, 대량의 한국어 특허문헌 코퍼스를 사전 학습한 언어모델로, 다양한 특허 자연어처리 태스크에 활용이 가능한 모델입니다.
- Anaconda >=4.6.8
- Python >= 3.7.11
- Tensorflow-gpu >= 1.15.0
- tokenizers == 0.10.3 (BertWordPieceTokenizer)
- MWP Tokenizer(Mecab-ko Wordpiece Patent Tokenizer)
- 특허문헌 130GB 코퍼스의 5억 4천만 문장을 학습
- NVIDIA V100 32GB GPU 16개로 tensorflow의 mirrored strategy 및 Horovod를 이용하여 학습
- NVIDIA AMP (Automated Mixed Precision) 방식을 활용하여, 메모리 최적화
- 특허문헌수 : 4,661,158문헌
- 문장 수 : 546,496,725문장
- 토큰 수 : 44,525,763,134건
- 코퍼스 크기 : 약 130GB
언어모델 학습에 사용된 특허공보 466만건을 대상으로 Soynlp 라이브러리를 이용하여 약 660만개의 명사 및 복합명사를 추출하였으며, 이를 Mecab-ko의 사용자 사전에 추가 후 WordPiece를 통하여 Subword로 분할하는 방식의 토크나이저를 사용하였습니다. 사용자 편의를 위해 Google BERT의 토크나이저 파일을 그대로 사용 가능하며 torch에서는 Huggingface의 BertWordPieceTokenizer를 사용할 수 있습니다.
- Mecab-ko 특허 사용자 사전파일명 : pat_all_mecab_dic.csv (6,663,693개 용어)
- WordPiece 사전파일명 : vocab.txt (35,000개 토큰)
- WordPiece 스페셜 토큰 : [PAD], [UNK], [CLS], [SEP], [MASK]
ELECTRA가 BERT 보다 모든 태스크에서 높은 성능을 보였고, KorPatBERT는 특허 CPC분류에서 높은 성능을 보였습니다.
특히, KorPatELECTRA는 특허분야 학습 데이터 셋에서 가장 높은 성능 달성하였습니다.
| vocab size | NER (화학 특허) |
Classification (특허 CPC분류) |
MRC (PatQuAD) |
|
|---|---|---|---|---|
| Google BERT | 11만 | 87.98 | 72.33 | 51.63/81.79 |
| KorPatBERT | 21400 | 87.89 | 76.32 | 76.21/85.61 |
| KoELECTRA | 35000 | 87.47 | 72.98 | 72.45/88.09 |
| KorPatELECTRA | 35000 | 91.01 | 73.90 | 77.47/89.85 |
- NER(화학 특허) : 고분자 복합수지 특허의 개체명
- Classification(특허 CPC분류) : CPC코드(632 labels)가 부여된 특허 문헌 분류
- MRC(PatQuAD) : 특허 상담분야 질의응답 데이터 셋
| 프로그램명 | 버전 | 설치 안내 경로 | 필수 |
|---|---|---|---|
| tensorflow | 1.15.0 | https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ko | Y |
| mecab-ko | 0.996-ko-0.0.2 | https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/src/master/ | Y |
| mecab-ko-dic | 2.1.1 | https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/src/master/ | Y |
| mecab-python | 0.996-ko-0.9.2 | https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/src/master/ | Y |
| python-mecab-ko | 1.0.11 이상 | https://pypi.org/project/python-mecab-ko/ | Y |
Tokenizer를 사용하기 위해서는 Mecab-ko 프로그램이 필수적으로 설치 요구되며, 제공된 특허 사용자사전이 Mecab에 추가 된다면 성능 향상에 더욱 효과적입니다.
from konlpy.tag import Mecab
import tokenizer as tokenization
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file="vocab.txt",do_lower_case=False)
tokenizer_vocab = tokenizer.vocab
# 샘플 문장
sentence_org = "본 고안은 주로 일회용 합성세제액을 집어넣어 밀봉하는 세제액포의 내부를 원호상으로 열중착하되 세제액이 배출되는 절단부 쪽으로 내벽을 협소하게 형성하여서 내부에 들어있는 세제액을 잘짜질 수 있도록 하는 합성세제 액포에 관한 것이다."
# 사용자 사전이 추가된 mecab-ko 형태소 분리기로 1차 분리
m = Mecab()
sentence_kipi = " ".join(m.morphs(sentence_org))
# 2차 분리
tokens = tokenizer.tokenize(sentence_kipi)
encoded_line = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
decoded_line = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_line)
print("Length of vocab : ", len(tokenizer_vocab))
print("Input example : ", sentence_org)
print("Tokenized example : ", tokens)
print("Encoded line : ", encoded_line)
print("Decoded line : ", decoded_line)
>>> Length of vocab : 35000
>>>Input example : 본 고안은 주로 일회용 합성세제액을 집어넣어 밀봉하는 세제액포의 내부를 원호상으로 열중착하되 세제액이 배출되는 절단부 쪽으로 내벽을 협소하게 형성하여서 내부에 들어있는 세제액을 잘짜질 수 있도록 하는 합성세제 액포에 관한 것이다.
>>> Tokenized example : ['본', '고안', '은', '주로', '일회용', '합성', '##세제', '##액', '을', '집어넣', '어', '밀봉', '하', '는', '세제', '##액', '##포', '의', '내부', '를', '원호', '상', '으로', '열', '##중', '착하', '되', '세제', '##액', '이', '배출', '되', '는', '절단부', '쪽', '으로', '내벽', '을', '협소', '하', '게', '형성', '하', '여서', '내부', '에', '들', '어', '있', '는', '세제', '##액', '을', '잘', '짜', '질', '수', '있', '도록', '하', '는', '합성', '##세제', '액', '##포', '에', '관한', '것', '이', '다', '.']
>>> Encoded line : [1100, 5050, 1674, 6748, 10190, 5147, 27099, 2750, 1675, 28837, 1535, 5795, 2381, 519, 9646, 2750, 2940, 1687, 4771, 881, 9523, 1251, 4682, 1565, 2591, 20032, 618, 9646, 2750, 1692, 4977, 618, 519, 13247, 1886, 4682, 7485, 1675, 14947, 2381, 155, 4689, 2381, 7926, 4771, 1553, 657, 1535, 1703, 519, 9646, 2750, 1675, 1712, 1849, 1840, 1351, 1703, 4692, 2381, 519, 5147, 27099, 1512, 2940, 1553, 4845, 148, 1692, 542, 8]
>>> Decoded line : ['본', '고안', '은', '주로', '일회용', '합성', '##세제', '##액', '을', '집어넣', '어', '밀봉', '하', '는', '세제', '##액', '##포', '의', '내부', '를', '원호', '상', '으로', '열', '##중', '착하', '되', '세제', '##액', '이', '배출', '되', '는', '절단부', '쪽', '으로', '내벽', '을', '협소', '하', '게', '형성', '하', '여서', '내부', '에', '들', '어', '있', '는', '세제', '##액', '을', '잘', '짜', '질', '수', '있', '도록', '하', '는', '합성', '##세제', '액', '##포', '에', '관한', '것', '이', '다', '.']
Google electra에서 공개한 학습 방식과 동일하며, torch버전으로는 koelectra를 참고하세요.
한국특허정보원 언어모델에 관심 있는 기관·기업, 연구자를 대상으로 일정한 절차를 통해 보급을 수행 중에 있습니다. 아래의 사용신청 절차에 따라 사용신청서 및 협약서를 작성하시어 담당자의 이메일로 신청·접수를 하시면 됩니다.
- 담당부서 : IP디지털혁신센터 지능정보전략실
- 모델제공 및 기타문의 : ai_support@kipi.or.kr
- 본 언어모델은 활용현황 및 사후관리를 위하여 소속이 인증된 사용자를 대상으로 배포하며, 소속은 기관·기업 및 학교 도메인의 메일을 통해 접수해주시는 것으로 갈음합니다.
- 작성된 신청서류를 담당자 이메일(ai_support@kipi.or.kr)로 제출합니다.
- 제출서류하신 서류의 담당자 확인 이후 언어모델 및 사용자 매뉴얼을 이메일을 통해 제공받습니다.
- 추후 본 언어모델을 활용하여 상업적 용도로의 사용을 위해서는 라이선스 안내에 따라 관련내용을 작성하여 담당자에게 보내주시면 협의 후 진행이 가능합니다.
| 경로 | 파일명 | 설명 |
|---|---|---|
| / | pat_all_mecab_dic.csv | Mecab 특허사용자 사전 |
| / | vocab.txt | Vocabulary 파일 |
| / | tokenize.py | Tokenizer 파일(Bert tokenizer 동일) |
| KorPatELECTRA/PT | pytorch_model.bin | torch 버전의 사전학습 언어모델 |
| KorPatELECTRA/PT | config.json | 설정 파일 |
| KorPatELECTRA/PT | tokenizer_config.json | 설정 파일 |
| KorPatELECTRA/TF | model.ckpt-1000000.data-00000-of-00001 | tensorflow 버전의 사전학습 언어모델 |
| KorPatELECTRA/TF | model.ckpt-1000000.index | tensorflow 버전의 사전학습 언어모델 |
| KorPatELECTRA/TF | model.ckpt-1000000.meta | tensorflow 버전의 사전학습 언어모델 |
- 언어모델 사용신청서(한글ver(1), 워드ver(2))
- 사용협약서
- 상업용 라이선스 안내