부스트 캠프 AI-Tech 5기 NLP Level 1 기초 프로젝트 경진대회로, Dacon과 Kaggle과 유사항 대회형 방식으로 진행되었습니다. 두 문장이 의미적으로 얼마나 유사한지를 수치화하는 N21 자연어처리 Task인 의미 유사도 판별(Semantic Text Similarity, STS)를 주제로, 모든 팀원이 데이터 전처리부터 모델의 하이퍼파라미터 튜닝에 이르기까지 AI 모델링의 전과정을 모두가 End-to-End로 협업하는 것을 목표로 프로젝트를 진행했습니다.
- 🥇 Public Leader Board
- 🥈Private Leader Board
Team name : 윤슬 [ NLP 11조 ]
| 강민재 | 김주원 | 김태민 | 신혁준 | 윤상원 |
|---|---|---|---|---|
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| Github | Github | Github | Github | Github |
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대부분의 팀원들이 첫 NLP 도메인의 프로젝트인만큼 명확한 기준을 가지고 업무를 구분한 것보다 다양한 인사이트를 기르기 위해 데이터 전처리부터 모델 튜닝까지 End-to-End로 경험하는 것을 목표로 하여 협업을 진행했습니다. 따라서 각자 튜닝할 모델을 할당하여 하이퍼 파라미터 튜닝을 하고 데이터 전처리, 증강 등 본인의 아이디어를 구현하되 서로의 내용이 겹치지 않도록 분업을 하여 프로젝트를 진행했습니다.
| 이름 | 역할 |
|---|---|
강민재 |
모델 튜닝(electra-kor-base , koelectra-base-v3-discriminator),데이터 증강(back translation / switching sentence pair /임의글자삽입및제거),데이터 전처리 실험(레이블 정수화 및 노이즈추가),Ensemble 실험(output 평균, 표준편차활용),EDA(글자수 기반 데이터 분포 분석) |
김태민 |
Hugging Face 기반 Baseline 코드 작성 , Task에 적합한 모델 Search 및 분배 , 모델 실험 총괄 , 데이터 전처리 실험(Random Token Masking , Label Random Noise, Fill Random Token Mask, Source Tagging), Custom Loss 실험(Binary Cross Entropy + Focal Loss),모델 튜닝(xlm-roberta-large, electra-kor-base),모델 Ensemble |
김주원 |
모델 튜닝(kobigbird-bert-base, electra-kor-base),EDA(라벨 분포 데이터분석),EDA 기반 데이터 증강 아이디어 제시 , 데이터 증강(Easy Augmented DataSR 증강),팀 협업 프로세스 관리(Github 팀관리+ 팀 Notion 페이지관리) ,Custom Loss 실험(RMSE) |
윤상원 |
모델 튜닝(koelectra-base-finetuned-nsmc, KR-ELECTRA-discriminator 모델튜닝),데이터 증강(label rescaling, 단순복제데이터증강, 어순도치데이터증강, under sampling + swap sentence + copied sentence + uniform distribution + random noise),모델 Ensemble |
신혁준 |
모델 튜닝(KR-ELECTRA-discriminator, mdeberta-v3-base-kor-further)데이터 증강(맞춤법교정증강,EDA(Easy Data Augmentation) SR(Synonym Replacement)품사선택(명사, 조사) 교체+ swap sentence + copied sentence, Data Distribution),데이터 전처리 실험(맞춤법교정) |
| 프로젝트 주제 | Semantic Text Similarity (STS) : 두 텍스트가 얼마나 유사한지 판단하는 NLP Task |
|---|---|
| 프로젝트 구현내용 | 1. Hugging Face의 Pretrained 모델과STS 데이터셋을 활용해 두 문장의 0과 5사이의 유사도를 측정하는 AI모델을 구축 2. 리더보드 평가지표인 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient ,PCC)에서 높은 점수(1에 가까운 점수)에 도달할 수 있도록 데이터 전처리, 증강, 하이퍼 파라미터 튜닝을 진행 |
| 개발 환경 | • GPU : Tesla V100 서버 5개 (RAM32G) / K80, T4, and P100 랜덤 할당(RAM52G) /GeForce RTX 4090 로컬 (RAM 24GB), Rtx3060ti 8gb 로컬 2대 (RAM 8 GB)• 개발 Tool : PyCharm, Jupyter notebook, VS Code [서버 SSH연결], Colab Pro +, wandb |
| 협업 환경 | • Github Repository : Baseline 코드 공유 및 버전 관리, issue 페이지를 통하 실험 진행 • Notion : STS 프로젝트 페이지를 통한 역할분담, 아이디어 브레인 스토밍, 대회관련 회의 내용 기록 • SLACK, Zoom : 실시간 대면/비대면 회의 |
- 학습 데이터 경로:
./data - 공개 Pretrained 모델 기반으로 추가 Fine Tuning 학습을 한 파라미터 경로
./save_folder/kykim/checkpoint-7960./save_folder/snunlp/checkpoint-31824./save_folder/xlm_roberta_large/checkpoint-7960
- 학습 메인 코드:
./train.py - 학습 데이터셋 경로:
./data/aug_train.csv - 테스트 메인 코드:
./infer.py - 테스트 데이터셋 경로:
./data/test.csv
학습 진행하기 전 데이터 증강을 먼저 실행하여 학습 시간 단축
- 데이터 증강 Get Augmentation Data :
augmentation.py - Train :
train.py - Predict :
infer.py - Ensemble :
python esnb.py - 최종 제출 파일 :
./esnb/esnb.csv
📦level1_semantictextsimilarity-nlp-11
┣ .gitignore
┣ config_yaml
┃ ┣ kykim.yaml
┃ ┣ snunlp.yaml
┃ ┣ test.yaml
┃ ┗ xlm_roberta_large.yaml
┣ data
┃ ┣ train.csv
┃ ┣ aug_train.csv
┃ ┣ dev.csv
┃ ┗ test.csv
┣ wordnet
┃ ┗ wordnet.pickle
┣ save_folde
┃ ┣ kykim
┃ ┃ ┗ checkpoint-7960
┃ ┣ snunlp
┃ ┃ ┗ checkpoint-31824
┃ ┗ xlm_roberta_large
┃ ┗ checkpoint-7960
┣ esnb
┃ ┗ esnb.csv
┣ output
┃ ┣ xlm_roberta_large.csv
┃ ┣ kykim.csv
┃ ┗ snunlp.csv
┣ .gitignore
┣ Readme.md
┣ augmentation.py
┣ dataloader.py
┣ esnb.py
┣ infer.py
┣ train.py
┗ utils.py
팀 협업을 위해 프로젝트 관련 Ground Rule을 설정하여 프로젝트가 원활하게 돌아갈 수 있도록 팀 규칙을 정했으며, 날짜 단위로 간략한 목표를 설정하여 협업을 원활하게 진행할 수 있도록 계획을 하여 진행했습니다.
-a. 실험 관련 Ground Rule : 본인 실험 시작할 때, Github issue에 "[score 점수(없다면 --)] 모델이름, data = 데이터 종류, 전처리 종류, 데이터 증강 종류"양식으로 issue를 올린 뒤 실험을 시작한다.
-b. Commit 관련 Ground Rule : git commit & push는 한번 실험할 때 마다 진행한다. 코드 수정 내용, 점수, 관련된 issue가 들어가도록 commit하고 개인 branch에 push한다.
-c. Submission 관련 Ground Rule: 각 사람별로 하루 submission 횟수는 2회씩 할당한다. 추가로 submission을 하고 싶으면 SLACK 단체 톡방에서 해당 날짜에 submission계획이 없는 혹은, 횟수가 남는 사람에게 물어봐서 여유가 된다면 추가 submission 가능하다.
(1~3일차): NLP 기초 대회 관련 대회 강의 및 스페셜 미션 완료 & 협업 관련 Ground Rule 설정(3~4일차): STS Baseline 코드 완성 & EDA(Exploratory Data Analysis) & 전처리/증강 관련 아이디어 회의(5~14일차): 전처리, 데이터 증강, 하이퍼 파라미터 튜닝 등 아이디어 구현 및 실험 진행
*아래는 저희 프로젝트 진행과정을 담은 Gantt차트 입니다.
| 분류 | 내용 |
|---|---|
| 모델 | kykim/electra-kor-base, snunlp/KR-ELECTRA-discriminator, xlm-roberta-large+ HuggingFace Transformer Trainer |
| 데이터 | • v1 : swap sentence, copied sentence 기법을 적용하여 레이블 불균형을 해소한 데이터셋• v2 : KorEDA의 Wordnet 활용하여 Synonym Replacement 기법으로 증강한 데이터셋 |
| 검증 전략 | • Evaluation 단계의 피어슨 상관 계수를 일차적으로 비교 • 기존 SOTA 모델과 성능이 비슷한 모델을 제출하여 public 점수를 확인하여 이차 검증 |
| 앙상블 방법 | • 상기 3개의 모델 결과를 모아서 평균을 내는 방법으로 앙상블 수행 |
| 모델 평가 및 개선 | 토크나이징 결과 분석을 통해 max_length를 수정하여 모델 학습 시간을 절반 가량 단축할 수 있었다. 다양한 증강 및 전처리 기법을 통해 label imbalance 문제를 해결하여 overfitting을 방지하고 성능을 크게 향상시켰다. 또한, HuggingFace Trainer와 wandb를 사용하여 여러 하이퍼파라미터를 한층 더 편리하고 효율적으로 관리할 수 있었다. |
#필요 라이브러리 설치
# version 0.5
pip install git+https:/haven-jeon/PyKoSpacing.git
# version 1.1
pip install git+https:/jungin500/py-hanspell
pip install -r requirements.txt
sudo apt install default-jdk# 데이터 증강
python3 augmentation.py
# train.py 코드 실행 : 모델 학습 진행
# model_name을 kykim/electra-kor-base, snunlp/KR-ELECTRA-discriminator, xlm-roberta-large로 변경하며 train으로 학습
python3 train.py # model_name = model_list[0]
python3 train.py # model_name = model_list[1]
python3 train.py # model_name = model_list[2]# infer.py 코드 실행 : 훈련된 모델 load + sample_submission을 이용한 train 진행
python3 infer.py # model_name = model_list[0]
python3 infer.py # model_name = model_list[1]
python3 infer.py # model_name = model_list[2]
python3 esnb.py