jihye-moon / level1_semantictextsimilarity-nlp-03

level1_semantictextsimilarity-nlp-03 created by GitHub Classroom

프로젝트 Wrap Up

1️⃣ 프로젝트 개요

• Semantic Text Similarity (STS) Task
  • 두 문장을 입력받고 두 문장의 의미적 유사도를 점수로 나타내기
  • 두 문장이 의미가 유사할수록 높은 점수를 주고 그렇지 않을 수록 낮은 점수를 줘야함 (0점 ~ 5점 사이)
• 입력 및 출력 결과물
  • 입력 : 문장 쌍의 id, 문장 1, 문장 2, 주어진 문장의 유사도 점수
  • 출력 : 문장 쌍의 id, 평가 데이터에 있는 각 문장 쌍의 유사도 점수
• 환경
  • 팀 구성 및 컴퓨팅 환경 : 5인 1팀. 인당 V100 서버를 VS code와 SSH로 연결하여 사용
  • 협업 환경 : Notion, GitHub
  • 의사소통 : Slack, Zoom
• 프로젝트 구조 및 사용 데이터셋
  • 프로젝트 구조: Transformer 계열의 모델을 통해 구현한 Cross Encoder를 통해 각 문장의 유사도를 측정하고 그 값을 0에서 5사이의 값으로 스케일링 한 후 출력
  • 사용 데이터셋: 문장 짝과 그 문장 짝의 유사도를 가지고 있는 데이터셋을 활용하였고 각각 Train은 9324개, Valid는 550개, Test는 1100개의 데이터로 이루어져 있음

2️⃣ 프로젝트 팀 구성 및 역할

팀원	구성 및 역할
김주성	Loss 함수 변경, Dropout 테스트, LR Scheduler 테스트
문지혜	모델 리서치, loss part 모델 성능 실험
이준범	데이터 증강, 하이퍼 파라미터 조정
정세연	EDA, 데이터 전처리, 모델 성능 실험
홍찬우	Cross validation, cosine scheduler, 모델 성능 실험

3️⃣ 프로젝트 수행 절차 및 방법

• 세부적인 수행 과정 및 목록 : 프로젝트 수행 과정

4️⃣ 프로젝트 수행 결과

• 탐색적 분석 및 전처리 (학습데이터 소개)

  • 학습데이터 소개
    • 국민청원 게시판 제목 데이터, 네이버 영화 감성 분석 코퍼스, 업스테이지 슬랙 데이터에서 추출한 문장 사용
    • 두 문장과 문장 쌍에 대한 유사도 데이터 사용
  • 탐색적 분석
    • 데이터의 분포 확인
      • 데이터의 라벨 별 분포를 EDA를 통해
    • Unknown Token 확인
      • 데이터의 문장을 직접 보았을 때, 사람의 이름에 해당하는 정보는 <PERSON>으로 가려 놓은 것을 확인할 수 있었음 ex . “ 님과 어제 저녁에 식사를 하였습니다!”
      • <PERSON>을 새로운 토큰으로 추가하여 <PERSON> 를 [UNK] 토큰이 아닌 special token으로 학습할 수 있게 하였음
    • re 라이브러리를 통한 데이터 전처리
      • 문장 내 특수 문자와 자음, 모음이 단독으로 반복되는 경우를 전처리
        • 필요 이상으로 반복되는 경우 3번 반복되는 형태로 통일시키는 방식으로 전처리를 수행하였음
    • 문장 위치 교환을 통한 데이터 증강
      • A, B 문장 짝을 B, A 문장 짝으로 바꾼 뒤 추가로 학습하는 것도 성능 향상에 도움이 될 것 같아 수행
      • 학습 데이터가 2배로 많아져서 학습에 2배의 시간이 걸렸지만 성능이 꽤나 향상되었음
    • 문장의 맞춤법 교정을 통한 데이터 전처리
      • 문장 내의 맞춤법 교정을 수행하면 같은 단어가 다르게 표기되어 생기는 문제점을 해결할 수 있을 것이라는 생각으로 맞춤법 교정을 수행
      • 큰 성능 상승을 가져오지는 못 했지만 소소한 성과는 거둘 수 있었음

• 모델 개요

  • ELECTRA
    • 2020년에 발표된 모델로 기존 BERT 계열의 모델들과 달리 대체 토큰 탐지라는 훈련 방식을 통해서 훈련을 하고 이를 통해서 ELECTRA는 기존의 모델들보다 더 적은 자원으로도 더 좋은 성능을 보여줌
  • RoBERTa
    • Dynamic masking 기법과 더 많은 데이터를 학습에 활용하여 BERT 모델을 더 강인하게 개선한 모델 (2019년 발표)
    • KLUE 벤치마크가 있어, 한국어 STS task에 적용하기 용이하다는 장점이 있음
  • ALBERT
    • 2019년에 발표된 모델로 factorized embedding parameterization와 cross-layer parameter sharing를 통해 BERT보다 훨씬 적은 parameter로 더 좋은 성능을 보여줌

• 모델 선정 및 분석

  • klue/RoBERTA_small & klue/RoBERTA_base & klue/RoBERTA_large
    • 프로젝트 초반, 한국어 NLP 벤치마크인 KLUE를 통해 모델 학습을 진행하였음.
    • 해당 모델을 기반으로 옵티마이저, loss 등 모델의 구조를 변경하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 다양한 실험을 시도하였음
  • smartmind/albert-kor-base-tweak
    • 동일 조건으로 학습 시 klue/roberta보다 좋은 성능을 보이지 못해 사용하지 않음
  • snunlp/KR-ELECTRA-discriminator ✅
    • 프로젝트 후반, RoBERTa 모델이 일정 수준 이상으로 성능이 개선되지 않아 학습을 시도한 모델
    • 동일 조건으로 학습 하였을 때, 조사한 모델 중 가장 높은 성능을 달성함

  모델 성능 평가 및 비교 페이지

• 모델 평가 및 개선 방법

  • 데이터 증강
    • Train Dataset과 Validation Dataset의 score label 불균형을 맞춰주기 위해 압도적으로 수가 많은 0점대 문장을 고정하고, 나머지 점수대의 sentence1, 2를 서로 바꿔 데이터 증강
  • 데이터 전처리 작업
    • Unknown Token 중 <PERSON> token을 corpus에 추가
    • 문장 내 특수 문자와 자음, 모음이 단독으로 반복되는 경우를 전처리
    • 맞춤법 오류 바로잡기
  • Loss function 변경
    1. L1 Loss를 MSE(L2) Loss로 변경
       • 사용하는 데이터가 0~5 사이로 범위가 정해져있기때문에 이상치에 강한 L1보다는 Regularization에 좋은 L2를 사용하는 것이 좋을 것 같아 사용했고 성능이 향상되었음
    2. BCE Loss, Contrastive Loss 등 다양한 loss function 적용
       • STS task에 적용 가능하거나, 성능 향상을 도모할 수 있는 loss 를 적용해 보았으나 성능 향상에 도움이 되지 않거나, 학습이 제대로 이루어지지 않음
  • Dropout
    • 모델의 과적합을 Dropout을 방지하기 위해 Dropout을 0.1로 적용하였더니 성능이 향상되었음, 하지만 Dropout의 비율이 높아지면 오히려 성능이 떨어지는 모습을 보였음
  • 앙상블
    • 서로 다른 조건에서 학습된 모델들의 앙상블을 통해서 성능 상승을 이루어냈음
    • 앙상블 결과를 구할 때, 평균값으로 값을 구하였는데 이때 단순히 각 모델 출력값들의 평균을 사용하는 것보다 각 모델들의 출력 값에 시그모이드 함수를 취한 후 평균을 내고 그 값에 다시 역 시그모이드 함수를 취하는 것이 더 좋은 결과를 낼 수 있을 것 같아 적용하였고 약간의 성능 상승을 이루어냈음

• 모델 성능

index	Model	Test Pearson	Data handling	비고
1	snunlp/KR-ELECTRA-discriminator	0.9336	문장 순서 변경	10 epoch
2	snunlp/KR-ELECTRA-discriminator	0.9295	문장 순서 변경	30 epoch
3	snunlp/KR-ELECTRA-discriminator	0.9304	자음/모음 단독으로 반복 전처리, 사람 토큰 추가, 문장 순서 변경	25 epoch
4	snunlp/KR-ELECTRA-discriminator	0.9317	자음/모음 단독으로 반복 전처리, 사람 토큰 추가, label 1 이상인 데이터에 대해서만 문장 순서 변경	25 epoch
5	snunlp/KR-ELECTRA-discriminator	0.9325	맞춤법 교정 전처리, label 1 이상인 데이터에 대해서만 문장 순서 변경	25 epoch

• 최종 제출 모델 : [1],[4],[5] 앙상블 모델 (test pearson : 0.9307)
• 제출 모델 중 가장 성능이 좋은 모델 : [1],[4] soft voting 앙상블 모델 (test pearson :0.9337)

5️⃣ 자체 평가 의견

• 잘한 점들

  • EDA를 통해 데이터의 라벨 별 데이터 분포를 확인하고 이를 바탕으로 데이터 전처리 및 증강을 수행하였으며, 이 과정에서 다양한 자연어 데이터의 증강 기법을 알아보았다.
  • 가설을 세우고 검증하는 방식으로 프로젝트를 진행하였다.
  • 팀원 각자 가설을 검증한 내용을 팀에 공유를 잘해서 진행 상황을 알기 쉬웠다.
  • 대회 끝까지 최선을 다했다!!

• 시도 했으나 잘 되지 않았던 것들

  • LR_scheduler을 적용해 보았으나 성능 향상이 이루어지지 않음
    • pre-trained 모델의 optimal Scheduler을 확인하고 선택해야 함
    • optimal Scheduler을 적용한 경우에도 scheduler을 적용하지 않았을 때 더 성능이 높은 경우도 있었음
  • LR rate 변경
    • 다양한 LR rate를 테스트해보았는데 기존보다 성능이 좋아진 경우가 없었음
  • MSE Loss 이외의 다양한 loss function 사용
    • 문제의 출력을 0~1 사이의 값으로 변환해서 이진 분류 문제에 사용되는 BCE Loss를 사용하면 성능이 더 좋아지지 않을까 생각해서 시도했지만 성능이 나아지지 않았음
  • Data에서 영어, 특수 문자 제거
    • Data에 순수한 한글만 남아있으면 한국어 모델에서 더 좋은 성능을 보여줄 것이라 생각했지만 그렇지 않았음, 영어와 특수문자가 가지는 의미를 생각하지 않고 그냥 삭제해버려서 그런 것 같음
  • 한국어 문장을 영어로 번역해서 사용
    • 다양한 API를 사용해 번역을 시도했지만, 번역 성능이 너무 안 좋거나 시간이 오래 걸려 깊게 연구하지 못 했음
  • 문장 내 단어 순서 바꾸기를 통한 데이터 증강
    • 본래 문장의 의미가 훼손되므로 성능에 유의미한 변화가 없었다.

• 아쉬웠던 점들

  • 깃헙을 통한 코드 공유를 하지 않았다.
  • 역할 분담을 하기 보다, 각자 스스로 가설을 세우고 확인하는 식으로 했기에 협업이 부족했다.
  • 모델을 선정하고 테스트를 할 때 성능 향상에만 신경을 쓰고, 왜 잘되는지 고민이 부족했다.
  • 하나의 팀이라기보다는 5명의 개인이었다.

• 프로젝트를 통해 배운 점 또는 시사점

  • 프로젝트 계획을 구체적으로 짜고, 역할 분담을 명확하게 하여 효율적인 프로젝트 수행이 필요하다. 프로젝트 로드맵을 세우고, 그 과정 안에서 각자 수행해야하는 내용(역할 분담)을 나누어 매번 진행상황을 공유해야함을 알게 되었다.
  • Pytorch Lightning 코드의 구조를 알고 baseline에 추가적인 기능을 구현할 수 있게 되었다.
  • Cross Validation(k-fold)의 개념을 정확히 이해하게 되었다.
  • 모델 선정과 데이터 전처리 및 증강이 성능 향상에 가장 중요하다는 것을 알게 되었다.
  • 가설을 많이 세우는 것보다 중요한 것 3~4개를 세우고 정확히 검증하는 것이 더 중요함을 깨달았다.
  • 단순히 논문을 보고 따라하는 것이 아니라 논문을 보며 어떻게 자신의 상황에 적용할 수 있을지를 고민해보아야 한다는 것을 알게 되었다.
  • EDA를 통해 데이터를 평가하고 데이터 전처리나 증강을 하는 것이 중요함을 깨달았다.
  • 베이스 라인 코드를 보며 데이터가 어떻게 모델에 입력되고 모델을 지나서 어떤 아웃풋이 나오고 그 아웃풋이 어떤 함수를 거쳐 score가 만들어지는지 볼 것 (파이프라인 어떻게 구성되어 있는지 보는 것!)
  • 가설을 세우고 이 가설을 검증할 실험을 한다! 가설을 세울 때, 팀원들과 같이 고민해보고 각자 서로 다른 방법을 실험해보는 것이 가장 효율적일 것이다!
  • 작은 모델로 가설을 검증하고 그 가설이 맞다고 판단되면 더 큰 모델에 적용된다! 낮에 가설검증, 실험하고 밤에는 GPU 돌려놓고 잠자고 일어나기
  • 다른 코드를 참고해도 되나, 성능이 왜 좋게 나오는지에 대해 깊게 고민해야 됨! 그리고 참고한 코드에서 더 나아가 보기!