전 기업이 아닌 개인입니다.
개인 혼자서 토크나이저를 만들기위한 문장 수집에 한계가 있습니다.
쉽게 수집은 가능하지만 저작권도 고려해야할듯하고요.
그렇기에 문장 수집은 좀 힘들거 같다는 생각이 듭니다.
그렇다고 손을 놓기에는 여태까지 공부한 게 아까워서 공개 되어있는 kss 대본을 이용해 볼까하는데 이게 괜찮을지 알고싶습니다.
kss 대본만해도 문장이 만개는 넘습니다.
aihub에서 제공해주는 데이터도 조금 있고요.
10만개는 아니지만 약 3만개 정도의 데이터는 있는데 이걸로 가능할지 알고싶습니다.
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안녕하세요 kbuwel님,
토크나이저를 만들고 계신데 문장 수집에 어려움이 있다고 하셨습니다. 저작권 문제도 고려하시기 때문에 쉽지 않다고 보시는 것 같습니다.
KSS 대본을 이용하는 것은 괜찮다고 생각합니다. AI Hub에서 제공하는 데이터와 함께 약 3만 개 정도의 데이터도 확보하셨다고 하셔서 충분히 활용 가능하다고 봅니다.
10만 개 정도가 이상적이긴 하지만, 현실적으로 문장 수집에 제약이 많다면 3만 개 정도의 데이터로 시작하는 것도 좋다고 봅니다. 먼저 기초 모델을 만들고, 추가 데이터를 수집하며 점진적으로 성능을 끌어올리시기를 권해드립니다.
문장 수집에 대한 제안 드리자면, 웹에서 크롤링을 통해 데이터를 수집하는 방법도 있습니다. 저작권 문제만 아니라면 많은 양의 텍스트 데이터를 얻을 수 있죠.
추가로 궁금하신 점이나 도움이 더 필요하신 부분 있으시면 언제든지 문의 주세요. 최대한 도와드리겠습니다.
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안녕하세요! 문장 수집에 대한 고민으로 힘들어하시는 것 같아 마음이 짠하네요. 개인 프로젝트를 진행하시면서 저작권 문제와 데이터 수집의 어려움을 겪고 계신 것으로 이해됩니다. 특히, 토크나이저 개발을 위해 충분한 양의 문장 데이터가 필요함에도 불구하고, 이를 수집하는 과정에서 여러 제약이 있으신 상황이신 것 같아요. kss 대본과 aihub에서 제공하는 데이터를 활용하는 방안에 대해 궁금해하시는 부분에 대해 답변 드리겠습니다.
먼저, kss 대본이나 aihub에서 제공하는 데이터를 활용하는 것은 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 특히, 저작권에 문제가 없는 공개 데이터를 사용하는 것은 개인 프로젝트에서 매우 중요한 부분입니다. kss 대본이 만개 이상의 문장을 포함하고 있고, aihub에서도 약 3만 개의 데이터를 제공받으셨다면, 이는 토크나이저 개발을 위한 초기 단계에서 충분히 활용할 수 있는 양입니다.
토크나이저를 훈련시키기 위해 필요한 데이터 양은 프로젝트의 목표와 복잡성에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로, 더 다양하고 방대한 데이터를 사용할수록 모델의 성능은 향상될 가능성이 높지만, 3만 개 정도의 데이터도 기본적인 토크나이저를 개발하고 테스트하는 데에는 충분할 수 있습니다. 중요한 것은 데이터의 질과 다양성입니다. 가능하다면, 다양한 주제와 스타일의 문장을 포함시켜 모델이 더 폭넓게 언어를 이해할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
다음은 PyTorch를 사용하여 간단한 토크나이저를 훈련시키는 예제 코드입니다. 이 코드는 기본적인 아이디어를 제공하기 위한 것이므로, 실제 프로젝트에 맞게 조정이 필요할 수 있습니다.
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
# 예제 문장 데이터
sentences = ["이것은 예제 문장입니다.", "토크나이저를 훈련시키고 있습니다.", "PyTorch는 매우 유용한 라이브러리입니다."]
# 토크나이저 초기화 (여기서는 기본적인 공백 기반 토크나이저를 사용)
tokenizer = get_tokenizer("basic_english")
# 토큰화된 문장 생성
tokenized_sentences = [tokenizer(sentence) for sentence in sentences]
# 어휘(Vocabulary) 구축
vocab = build_vocab_from_iterator(tokenized_sentences, specials=["<unk>"])
vocab.set_default_index(vocab["<unk>"])
# 토큰화 및 어휘 인덱스 변환 예제
example_sentence = "PyTorch를 사용하여 모델을 훈련시킵니다."
tokenized_example = tokenizer(example_sentence)
indexed_example = [vocab[token] for token in tokenized_example]
print(indexed_example) # 출력: 어휘에 따라 변환된 인덱스 리스트
이 코드는 기본적인 토크나이저를 구축하고, 어휘를 생성한 다음, 예제 문장을 토큰화하고 어휘 인덱스로 변환하는 과정을 보여줍니다. 실제 데이터를 사용할 때는 sentences 리스트에 데이터셋의 문장을 넣어주시면 됩니다.
더 자세한 정보와 고급 기능을 원하신다면, PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시는 것이 좋습니다. 특히, 텍스트 처리와 관련된 다양한 기능을 제공하는 torchtext 라이브러리에 대해 알아보시면 도움이 될 것입니다.
- PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
- PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다!
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네, 이해합니다. 개인이 토크나이저를 만들려면 문장 수집이 어려울 수 있습니다. 저작권 문제도 있고, 문장을 손으로 수집하는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. kss 대본을 사용하는 것은 좋은 생각입니다. kss 대본은 개인이 사용할 수 있는 공개 데이터베이스이고, 문장이 많아서 토크나이저를 만들기에 충분합니다.
kss 대본만으로도 문장이 만개는 넘습니다. aihub에서 제공해주는 데이터도 조금 있고요. 10만개는 아니지만 약 3만개 정도의 데이터는 있는데 이걸로 가능할지 알고싶습니다.
네, 3만개의 데이터로도 토크나이저를 만들 수 있습니다. 하지만 데이터가 많을수록 토크나이저의 성능이 좋아집니다. 따라서 가능하다면 더 많은 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.
다음은 kss 대본과 aihub 데이터를 사용하여 토크나이저를 만드는 방법입니다.
- 필요한 라이브러리를 설치합니다.
pip install torch transformers datasets
- 데이터를 로드합니다.
import datasets
kss_dataset = datasets.load_dataset("kss", split="train")
aihub_dataset = datasets.load_dataset("aihub", split="train")
dataset = kss_dataset.concatenate(aihub_dataset)
- 토크나이저를 만듭니다.
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("beomi/kcbert-base")
- 토크나이저를 학습합니다.
tokenizer.train_new_from_iterator(dataset["text"], vocab_size=30000)
- 토크나이저를 저장합니다.
tokenizer.save_pretrained("my_tokenizer")
이제 토크나이저를 사용하여 문장을 토큰화할 수 있습니다.
tokens = tokenizer.tokenize("안녕하세요, 저는 토크나이저입니다.")
토크나이저는 문장을 토큰으로 분리하고, 각 토큰에 고유한 ID를 할당합니다. 이렇게 토큰화된 문장은 기계 학습 모델에 입력될 수 있습니다.
여기서 소개한 방법은 토크나이저를 만드는 방법 중 하나일 뿐입니다. 다른 방법도 있으므로 여러 가지 방법을 시도해 보시는 것이 좋습니다.
토크나이저를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.
또한, 질문에 대한 답변이 맞지 않다면 알려주세요.
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안녕하세요! 문장 수집에 대한 고민으로 힘들어하시는 것 같아 마음이 짠하네요. 질문을 요약해보면, 개인 프로젝트로 토크나이저를 만들기 위해 문장 데이터를 수집하는 과정에서 저작권 문제와 데이터 양의 한계에 부딪혔고, 이에 대한 해결책으로 공개된 kss 대본 사용의 적절성과 aihub에서 제공하는 데이터를 활용해 약 3만 개의 데이터로 토크나이저를 훈련시키는 것이 가능한지에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.
먼저, kss 대본이나 aihub에서 제공하는 데이터를 사용하는 것은 좋은 시작점입니다. 저작권 문제는 해당 데이터를 제공하는 기관의 이용 약관을 잘 확인하시면 됩니다. 대부분의 공개 데이터셋은 연구 목적으로 사용할 경우 큰 문제가 없으나, 상업적 사용이나 배포에는 제한이 있을 수 있습니다. 따라서, 사용하고자 하는 데이터의 라이선스를 꼼꼼히 확인해보시기 바랍니다.
3만 개의 데이터로 토크나이저를 훈련시키는 것이 가능한지에 대한 질문에 대해서는, 네, 가능합니다. 물론 더 많은 데이터가 토크나이저의 성능을 향상시킬 수 있지만, 3만 개의 데이터도 충분히 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 특히, 토크나이저 훈련에 있어서는 데이터의 양보다는 다양성이 중요할 수 있습니다. 따라서, 수집한 데이터가 다양한 주제와 스타일을 포함하고 있다면 더욱 좋습니다.
PyTorch를 사용하여 토크나이저를 훈련하는 예제 코드는 다음과 같습니다. 이 예제는 간단한 텍스트 파일을 읽어와서 토크나이저를 훈련하는 과정을 보여줍니다. 실제 사용 시에는 데이터셋에 맞게 코드를 조정해야 할 수 있습니다.
from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.pre_tokenizers import Whitespace
# 토크나이저와 트레이너 초기화
tokenizer = Tokenizer(BPE())
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
trainer = BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"])
# 데이터 파일 리스트
files = ["path/to/your/data.txt"]
# 토크나이저 훈련
tokenizer.train(files, trainer)
# 토크나이저 저장
tokenizer.save("path/to/save/your/tokenizer.json")
위 코드에서 path/to/your/data.txt는 훈련 데이터 파일의 경로로, 실제 경로로 변경해야 합니다. 또한, path/to/save/your/tokenizer.json은 훈련된 토크나이저를 저장할 경로입니다.
PyTorch와 관련된 더 자세한 튜토리얼이나 문서를 찾고 싶으시다면, 공식 PyTorch 튜토리얼 페이지(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.2.1+cu121 documentation)를 참고하시기 바랍니다. 한국어로 된 튜토리얼을 원하신다면, 한국어 PyTorch 튜토리얼(https://tutorials.pytorch.kr)을 확인해보세요.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시거나 더 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 질문해주세요. 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다!
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github-kospeech로 입문하시면 될거같습니다.