KoBERT-NER

• KoBERT를 이용한 한국어 Named Entity Recognition Task
• 🤗Huggingface Tranformers🤗 라이브러리를 이용하여 구현

Dependencies

• torch==1.4.0
• transformers==2.10.0
• seqeval>=0.0.12

Dataset

• Naver NLP Challenge 2018의 NER Dataset 사용 (Github link)
• 해당 데이터셋에 Train dataset만 존재하기에, Test dataset은 Train dataset에서 split하였습니다. (Data link)
  • Train (81,000) / Test (9,000)

How to use KoBERT on Huggingface Transformers Library

• 기존의 KoBERT를 transformers 라이브러리에서 곧바로 사용할 수 있도록 맞췄습니다.
  • transformers v2.2.2부터 개인이 만든 모델을 transformers를 통해 직접 업로드/다운로드하여 사용할 수 있습니다
• Tokenizer를 사용하려면 tokenization_kobert.py에서 KoBertTokenizer를 임포트해야 합니다.

from transformers import BertModel
from tokenization_kobert import KoBertTokenizer

model = BertModel.from_pretrained('monologg/kobert')
tokenizer = KoBertTokenizer.from_pretrained('monologg/kobert')

Usage

$ python3 main.py --model_type kobert --do_train --do_eval

• --write_pred 옵션을 주면 evaluation의 prediction 결과가 preds 폴더에 저장됩니다.

Prediction

$ python3 predict.py --input_file {INPUT_FILE_PATH} --output_file {OUTPUT_FILE_PATH} --model_dir {SAVED_CKPT_PATH}

Results

	Slot F1 (%)
KoBERT	86.11
DistilKoBERT	84.13
Bert-Multilingual	84.20
CNN-BiLSTM-CRF	74.57

References

• Naver NLP Challenge
• Huggingface Transformers
• NLP Implementation by aisolab
• BERT NER by eagle705