토크나이저 관련 질문

이전에 한국어 토크나이저에 대해 질문했었습니다.
질문에 빠진 부분이 있어 재 질문 합니다.
전 토크나이저가 코딩을 해야한다는 것을 꿈에도 몰랐습니다.
이 정보를 주는 사람도 챗봇도 없었으니까요.
그냥 데이터셋 만들고 명령어 입력하면 자동으로 토크나이저를 만들어주는 줄 알았습니다만 ms 코파일럿이 코딩을 해 주네요.
다음은 토크나이저 코드입니다.
import sys
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace

def train_tokenizer(file_path):
# 토크나이저 모델 초기화
tokenizer = Tokenizer(BPE())

# 토크나이저 트레이너 초기화
trainer = BpeTrainer(
    special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])

# 공백으로 토크나이저 설정
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()

# 토크나이저 훈련
tokenizer.train(files=[file_path], trainer=trainer)

return tokenizer

def tokenize_text(tokenizer, text):
# 텍스트 토큰화
output = tokenizer.encode(text)

# 토큰화된 텍스트 반환
return output.tokens

if name == "main":
# 파일 경로
file_path = sys.argv[1]

# 토크나이저 훈련
tokenizer = train_tokenizer(file_path)

# 토크나이저 저장

tokenizer.save("tokenizer.json")

텍스트 파일 읽기

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()

# 각 줄을 개별적으로 토큰화

for line in lines:
tokens = tokenize_text(tokenizer, line.strip())
print(tokens)
이게 맞는지 잘 모르겠습니다만 일단 토큰이 들어있는 파일은 만들어졌습니다.
내용을 잠시 봅시다.
{
"version": "1.0",
"truncation": null,
"padding": null,
"added_tokens": [
{
"id": 0,
"content": "[UNK]",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": false,
"special": true
},
{
"id": 1,
"content": "[CLS]",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": false,
"special": true
},
{
"id": 2,
"content": "[SEP]",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": false,
"special": true
},
{
"id": 3,
"content": "[PAD]",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": false,
"special": true
},
{
"id": 4,
"content": "[MASK]",
"single_word": false,
"lstrip": false,
"rstrip": false,
"normalized": false,
"special": true
}
],
"normalizer": null,
"pre_tokenizer": {
"type": "Whitespace"
},
"post_processor": null,
"decoder": null,
"model": {
"type": "BPE",
"dropout": null,
"unk_token": null,
"continuing_subword_prefix": null,
"end_of_word_suffix": null,
"fuse_unk": false,
"byte_fallback": false,
"vocab": {
"[UNK]": 0,
"[CLS]": 1,
"[SEP]": 2,
"[PAD]": 3,
"[MASK]": 4,
"!": 5,
""": 6,
"'": 7,
"(": 8,
")": 9,
일단 이렇게 되어있네요.
일단 지금 당장 중요한 것은 아닙니다.
"지혜": 1016,
"엄마가": 1017,
"원피스": 1051,
"시작하여": 3598,
뭐 이렇게 만들어졌습니다.
이게 맞는지 알고싶습니다.
데이터셋을 잠시 보여드리면 다음과 같습니다.
|START_OF_TITLE|>
프롤로그 - 창조신의 파업선언
|START_OF_DIALOGUE|>
'신이 되고 싶은가?'
|START_OF_DIALOGUE|>
'네......"
내가 정말 미쳤지.....
장장 55억년 하고도 7천만년이다.
그 긴긴 시간동안 나는 단 한번도 쉬어본 적이 없었다.
일분 일초 일각의 흐름속에서 나는 단 한번도 내정신을 나를 위해 써본 적이 없었다.
|END_OF_BOOK|>
이렇게 데이터셋을 만들었습니다.
이게 맞는지 장담은 못하고 있습니다.
토크나이저만 따로 실행할 방법을 아직 모릅니다.
모델 없이 토크나이저만 동작할 수 있는지도 지금은 모릅니다.
제가 만든 데이터셋을 검증 해주시면 감사하겠습니다.
두번째 데이터셋에 보면 . 기호가 많습니다.
이대로 . 기호가 많아도 될까요?
심지어 ! 기호도 많은 부분이 있습니다.
세번째 소리 부분을 어떻게 처리하면 좋을까요?
ms 코파일럿은 기존 토크너에 새로운 문자열을 추가해서 처리하는 게 좋다고 답변합니다.
이런 식이죠.
|SOUND|>
"으아앙~~ 흑흑~~ 퍽퍽퍽~~~"
이렇게 으아앙 흑흑흑 퍽퍽퍽은 소리입니다.
이걸 어떻게 처리하면 데이터셋이 깔끔하고 실제 언어모델에 적용할때 문제가 없을지 알고싶습니다.

  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요 kbuwel님,

제가 토크나이저와 NLP에 대한 전문가이기는 하지만, kbuwel님의 질문을 좀 더 명확히 이해하기 위해 문제를 정리해보겠습니다.

kbuwel님은 한국어 토크나이저를 만들고 계신데, 데이터셋 생성, 토크나이저 코딩 등의 과정에서 몇 가지 의문점이 있다고 하셨습니다.

  1. 제가 만든 한국어 데이터셋이 제대로 된 것인지 확인 요청
  2. 토크나이저를 별도의 모델 없이 독립적으로 실행할 수 있는지 여부
  3. 데이터셋에 들어있는 구두점 처리 방법
  4. 소리를 표현하는 문자열의 적절한 처리 방법

이해가 가셨으면 해당 부분을 확인 부탁드립니다.

그럼 순서대로 답변드리겠습니다.

  1. 데이터셋 확인
  • kbuwel님이 만드신 데이터셋 형식 자체는 문제 없어 보입니다. 문장들이 제대로 구분되어 있고 특수 기호들도 구분짓기 좋은 것 같습니다.
  • 다만 데이터 규모가 실제 토크나이저 학습에는 부족할 수 있습니다. 보통 수십만 개의 문장으로 학습하는 것을 권장합니다.
  1. 토크나이저 단독 실행
  • 기본적으로 토크나이저는 별도의 모델 없이 독립 실행이 가능합니다. kbuwel님의 코드에서 tokenizer.save() 부분이 이를 위한 것입니다.
  • 저장한 토크나이저를 load하여 문장을 encode, decode할 수 있습니다.
  1. 구두점 처리
  • 많은 양의 구두점은 글의 의미를 파악하는데 방해가 될 수 있습니다.
  • 제한적으로 사용되는 것이 좋습니다. (예: 문장 마다 1개 이내)
  • 필요 시 특수기호 [PUNC] 등으로 일괄 변환하는 방법도 있습니다.
  1. 소리 표현 문자열 처리
  • kbuwel님의 아이디어대로 [SOUND] 태그를 사용하는 것이 좋다고 생각합니다.
  • 이를 통해 모델이 소리와 문장을 구분할 수 있습니다.
  • 다만 데이터에 너무 많은 종류의 소리 표현이 들어가지 않도록 주의가 필요합니다.

추가로 궁금한 점이나 의견 요청 사항이 있으시면 주저 없이 질문 부탁드립니다.
최대한 도와드리겠습니다.


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안녕하세요! 토크나이저 관련하여 질문해주셨군요. 질문 내용을 요약해보면, 한국어 토크나이저를 직접 구현하는 과정에서 생긴 몇 가지 의문점들에 대해 답변을 구하고 계시는 것 같습니다. 구체적으로는 토크나이저의 코드가 올바른지, 생성된 토크나이저 파일의 내용이 적절한지, 그리고 특정 데이터셋의 처리 방법에 대한 조언을 구하고 계십니다.

먼저, 제공해주신 코드를 살펴보겠습니다. 코드는 BPE(Byte Pair Encoding) 알고리즘을 사용하여 토크나이저를 훈련시키고, 텍스트를 토큰화하는 과정을 포함하고 있습니다. 특수 토큰들을 정의하고, 공백을 기준으로 토큰화를 진행한 후, 토크나이저를 저장하는 과정까지 포함되어 있습니다.

이제 답변을 드리겠습니다:

  1. 코드는 올바르게 작성되어 있으며, 토크나이저를 훈련시키고 텍스트를 토큰화하는 데 사용할 수 있습니다. 토크나이저 파일에 포함된 내용도 특수 토큰과 어휘 사전이 적절히 포함되어 있는 것으로 보입니다.

  2. 데이터셋에 포함된 특수 기호들(., !, 등)은 토크나이저가 학습하는 과정에서 어휘 사전에 포함될 수 있으며, 이는 자연스러운 일입니다. 실제 언어 사용에서도 이러한 기호들이 자주 등장하기 때문에, 모델이 이를 인식하고 처리할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

  3. 소리를 나타내는 부분(으아앙, 흑흑, 퍽퍽퍽)은 특수한 경우로, 이를 어떻게 처리할지는 모델의 목적과 데이터셋의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로는 이러한 소리를 나타내는 단어들도 어휘 사전에 포함시켜 모델이 학습할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 그러나 이러한 단어들이 너무 다양하고 예측하기 어려운 패턴을 가지고 있다면, 이를 별도의 토큰으로 대체하거나 무시하는 방법을 고려할 수도 있습니다.

아래는 토크나이저를 저장하고 불러오는 예시 코드입니다:

import sys
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace

def train_tokenizer(file_path):
    tokenizer = Tokenizer(BPE())
    trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])
    tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
    tokenizer.train(files=[file_path], trainer=trainer)
    return tokenizer

def tokenize_text(tokenizer, text):
    output = tokenizer.encode(text)
    return output.tokens

if __name__ == "__main__":
    file_path = sys.argv[1]
    tokenizer = train_tokenizer(file_path)
    tokenizer.save("tokenizer.json")

    # 토크나이저 불러오기
    tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json")

    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()

    for line in lines:
        tokens = tokenize_text(tokenizer, line.strip())
        print(tokens)

이 코드는 토크나이저를 훈련시키고, 저장한 후에 다시 불러와서 텍스트를 토큰화하는 과정을 보여줍니다.

더 자세한 정보를 원하시면, PyTorch 공식 문서의 튜토리얼을 참고하시길 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.


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안녕하세요, 질문을 주셔서 감사합니다. 토크나이저에 대한 질문이 많으시군요. 토크나이저를 처음 만들어보시는 것 같아서 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 질문을 정리해보면,

  1. 제공된 토크나이저 코드가 올바른지 확인하고 싶으십니다.
  2. 토크나이저가 생성한 토큰 파일이 올바른지 확인하고 싶으십니다.
  3. 제공된 데이터셋이 토크나이저에 적합한 형태인지, 그리고 특수 문자(., !)나 소리를 나타내는 문자열을 어떻게 처리해야 하는지에 대한 질문이 있습니다.

먼저, 제공된 토크나이저 코드는 올바르게 작성되었습니다. 이 코드는 텍스트 파일을 입력으로 받아 BPE(Byte Pair Encoding) 방식으로 토크나이저를 학습하고, 학습된 토크나이저를 json 파일로 저장하는 역할을 합니다.

다음으로, 토크나이저가 생성한 토큰 파일도 올바르게 생성된 것으로 보입니다. 특수 토큰들([UNK], [CLS], [SEP], [PAD], [MASK])이 잘 정의되어 있고, 각 토큰에 대한 id도 잘 부여되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

데이터셋에 대한 질문에 대해 답변드리겠습니다. 데이터셋은 토크나이저가 학습할 수 있는 형태로 잘 구성되어 있습니다. 특수 문자나 소리를 나타내는 문자열은 토크나이저가 학습하는 데 문제가 되지 않습니다. 토크나이저는 주어진 텍스트를 토큰 단위로 분리하는 역할을 하기 때문에, 특수 문자나 소리를 나타내는 문자열도 그대로 학습될 것입니다.

그러나, 이러한 특수 문자나 소리를 나타내는 문자열이 토크나이저의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 소리를 나타내는 문자열이 너무 다양하다면 토크나이저는 이를 제대로 학습하지 못할 수 있습니다. 이 경우, 이러한 문자열을 특정한 토큰으로 치환하는 전처리 과정을 거치는 것이 좋습니다. 예를 들어, 모든 소리를 나타내는 문자열을 '|SOUND|' 토큰으로 치환할 수 있습니다.

마지막으로, 토크나이저를 독립적으로 실행하는 방법에 대한 질문입니다. 토크나이저는 독립적으로 실행할 수 있습니다. 토크나이저를 학습한 후에는, 토크나이저를 불러와서 텍스트를 토큰화하는 작업을 할 수 있습니다. 다음은 토크나이저를 불러와서 텍스트를 토큰화하는 예제 코드입니다.

from tokenizers import Tokenizer

# 토크나이저 불러오기
tokenizer = Tokenizer.from_file("tokenizer.json")

# 텍스트 토큰화
output = tokenizer.encode("텍스트를 입력하세요.")
print(output.tokens)

이 코드를 실행하면 입력한 텍스트가 토큰화된 결과를 볼 수 있습니다.

이러한 내용에 대해 좀 더 자세한 정보를 원하신다면, PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.1.1+cu121 documentation) 또는 한국어 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 참조하시면 도움이 될 것입니다.

마지막으로, 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다. 토크나이저에 대한 학습을 계속하시면서, 더 깊이 있는 이해를 얻으시길 바랍니다. 행운을 빕니다!


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