BPE(Byte Pair Encoding)

gwkoo·2020년 6월 5일
0

최근 NLP에서 tokenizer로 많이 사용되고 있는 BPE에 대해서 간단하게 정리해 보겠습니다. 전체코드는 이 곳에서 확인해 보실 수 있습니다.

Backgroud: Subword Segmentation

subword segmentation(단어 분리, 단어 분절)이란, 하나의 단어(혹은 토큰)는 여러 개의 subword의 조합으로 이루어져 있다는 가정하에, subword 단위의 토크나이징을 수행하여 단어를 이해하려는 목적을 가진 전처리 작업을 말합니다.


Example

실제로 영어나 한국어는 subword 단위로 의미를 분리할 수 있는 경우가 많습니다.

언어단어subword 구성
영어concentratecon(=together) + centr(=center) + ate(=make)
한국어집중集(모을 집) + 中(가운데 중)

BPE(Byte Pair Encoding)

BPE는 subword segmentation의 대표적인 알고리즘입니다. 'byte'라는 단어에서 알 수 있듯이 원래는 데이터 압축을 위한 알고리즘으로 탄생했지만, 현재는 NLP 분야의 대표적인 토크나이징 방법으로 활용되고 있습니다.

Merits of BPE

subword segmentation인 BEP의 최대 장점은 OOV 문제를 완화할 수 있다는 것입니다. 기존의 vocabulary에 없는 신조어나 오타 등도 subword 단위나 character 단위로 토크나이징 하면 known token의 조합으로 표현가능 합니다. 예를 들어 athazagoraphobia처럼 기존 단어 사전에 없던 단어는 UNK토큰이 아니라 ['▁ath', 'az', 'agor', 'aphobia']와 같이 subword 단위로 쪼개서 OOV 문제를 회피할 수 있습니다.

일반적인 토크나이저는 rare word나 unknown words를 처리하지 못하거나 unknown token으로 처리하는데 반해 BPE는 word를 subword unit 단위로 보기 때문에 OOV 비율이 상대적으로 낮을 수밖에 없습니다. NLP task 중 NMT 같은 경우는 open-vocabulary(단어 사전이 계속해서 추가 됨) 문제를 겪으므로, OOV 문제는 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. BPE는 OOV 문제가 상대적으로 덜한 토크나이저라고 생각하시면 되겠습니다 [4].


vocabulary 생성 방법

BPE를 통한 토크나이징은 크게 1) 사전 구축, 2) 사전을 통한 토크나이징으로 구성되어 있습니다. 본 글에서는 사전 구축에 집중하여 살펴보겠습니다. BPE는 형태소 분석을 통한 사전 구축 방법과 다르게 사용자가 학습 횟수를 임의로 조정하여 사전의 크기를 조절할 수 있는 특징이 있습니다. 사전 구축은 다음의 프로세스를 통해 이루어집니다.

먼저 논문에서는 BPE 토크나이저 구축 프로세스를 아래와 같이 언급하고 있습니다[4].

  • Firstly, we initialize the symbol vocabulary with the character vocabulary
  • We iteratively count all symbol pairs and replace each occurrence of the most frequent pair (‘A’, ‘B’) with a new symbol ‘AB’
  • Each merge operation produces a new symbol which represents a character n-gram.
  • Frequent character n-grams (or whole words) are eventually merged into a single symbol, thus BPE requires no shortlist.

이 내용을 풀어서 자세히 써보면 아래와 같이 진행될 것입니다.

Step 1.   corpus 내의 sentence들을 어절 단위로 토크나이징

Stpe 2.   어절 token들을 character 단위로 분리(어절 token 내 띄어쓰기 처리) 및 딕셔너리 생성(최종 vocabulary를 만들기 위한 기준으로 사용). 이때 각 word의 끝에는 </w> 토큰을 붙여줍니다.

Stpe 3.   가장 많이 등장한 pair를 찾아 merge한 후 딕셔너리를 업데이트

Stpe 4.   Step 3을 사용자가 지정한 횟수만큼 반복

Stpe 5.   완성된 딕셔너리를 띄어쓰기 단위로 모두 분리하여 unique token만 남은 vocabulary를 생성

Stpe 6.   final vocab size = # of initial vocab size + # of merge operations

참고로 step 2에서 붙여주는 </w> 토큰은 생각보다 중요한 역할을 담당할 수 있습니다. 예를 들어 est 토큰을 생각해봅시다. 이 토큰은 est ern에 속할 수도 있고 small est에 속할 수도 있습니다. 이때 est 각 상황 마다 est토큰의 의미는 조금 다르게 느껴집니다. 만일 est가 word의 마지막에 등장하여 est<\w>로 처리한다면, 모델은 est의 의미를 좀더 명확히 인지할 수 있게 됩니다 [6].


코드를 통해 살펴보기

corpus 예시

corpus = [
    '이 영화를 영화관에서 직접 보지 못한 것을 평생 후회할 것 같다. 보는 내내 감탄을 자아냈고 절대 잊지 못할 여운으로 남을 것이다.',
    '평점이 이해되지 않는다 최소 9점은 받아야 한다 반전이 정말 끝내준다',
    '말로 표현할 수 없다 완벽한 영화 보는 내내 소름이 돋았다'
]

어절 단위 분리 및 어절 내 띄어쓰기 처리

sentence를 어절 단위로 분리한 후, 어절 token 내에서 character 단위 분리를 한번에 수행해 보겠습니다. 아래의 함수는 그러한 역할을 수행합니다.

def get_dictionary(corpus):
    """ 데이터를 읽어와 단어 사전 구축
    Args:
        corpus: 여러 텍스트 데이터가 담긴 리스트
    Returns:
        dict(vocab): 문장 데이터 별 character 단위로 구분된(띄어쓰기) 후보 사전
    """
    dictionary = defaultdict(int)
    for line in corpus:
        tokens = preprocess(line).strip().split(" ")
        for token in tokens:
            dictionary[" ".join(list(token)) + " </w>"] += 1
    
    return dict(dictionary)

결과로 아래와 같은 dictionary가 생성됩니다.

dictionary = get_dictionary(corpus)
print(dictionary)

{'이 </w>': 1,
 '영 화 를 </w>': 1,
 '영 화 관 에 서 </w>': 1,
 '직 접 </w>': 1,
 '보 지 </w>': 1,
 '못 한 </w>': 1,
 '것 을 </w>': 1,
 '평 생 </w>': 1,
 '후 회 할 </w>': 1,
 '것 </w>': 1,
 '같 다 </w>': 1,
 '보 는 </w>': 2,
 '내 내 </w>': 2,
 '감 탄 을 </w>': 1,
 ...}

가장 많이 등장한 character pair 찾기

dictionary에서 가장 많이 등장한 bi-gram pair를 찾아보겠습니다. 아래의 함수는 dictionary내의 bi-gram pair를 count하는 함수입니다.

def get_pairs(dictionary):
    """ 딕셔너리를 활용한 바이그램 페어 구축
        Args: 
            dictionary: 어절 token 별 character 단위로 분리된 dictionary
        Returns:
            pairs: bi-gram pair
    """
    pairs = defaultdict(int)
    for word, freq in dictionary.items():
        word_lst = word.split()
        for i in range(len(word_lst)-1):
            pairs[(word_lst[i], word_lst[i+1])] += freq
            
    return dict(pairs)

함수의 실행 결과는 다음과 같습니다.

pairs = get_pairs(dictionary)
print(pairs)

{('이', '</w>'): 4,
 ('영', '화'): 3,
 ('화', '를'): 1,
 ('를', '</w>'): 1,
 ('화', '관'): 1,
 ('관', '에'): 1,
 ('에', '서'): 1,
 ('서', '</w>'): 1,
 ('직', '접'): 1,
 ('접', '</w>'): 1,
 ('보', '지'): 1,
 ('지', '</w>'): 3,
 ('못', '한'): 1,
 ('한', '</w>'): 2,
 ('것', '을'): 1,
 ('을', '</w>'): 3,
 ('평', '생'): 1,
 ...}

특히 가장 많이 등장한 bi-gram pair를 찾기 위해서는 max 함수에 key값을 지정해 주면 됩니다.

print(max(pairs, key=pairs.get))

('다', '</w>')

best bi-gram pair를 merge하고 dictionary 업데이트

가장 많이 등장한 bi-gram pair를 dictionary에서 찾아서 merge(공백 제거)를 진행하는 함수입니다.

def merge_dictionary(pairs, dictionary):
    """ 가장 자주 등장한 bi-gram pair를 merge(공백 제거)
    Args:
        pairs: bi-gram pair
        dictionary: 문장 데이터 별 character 단위로 구분된(띄어쓰기) 후보 사전
    Returns:
        dict(result): 가장 자주 등장한 bi-gram pair를 merge한 dictionary
    """
    result = defaultdict(int)
    best_pair = max(pairs, key=pairs.get)
    for word, freq in dictionary.items():
        paired = word.replace(" ".join(best_pair), "".join(best_pair))
        result[paired] = dictionary[word]
    return dict(result)

예를 들어 현재 상태의 dictionary와 pair를 통해 dictionary를 업데이트 할 경우 아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

가장 많이 등장한 ('다', '</w>')의 경우 공백이 제거된 모습을 볼 수 있습니다.

temp = merge_dictionary(pairs, dictionary)
print(temp)

{...
 '것 </w>': 1,
 '같 다</w>': 1,
  ...
 '돋 았 다</w>': 1}

반복을 통한 dictionary 업데이트

이제 반복을 통한 dictionary 업데이트를 진행해 보겠습니다. 서두에서 언급 했듯이 반복 횟수는 사용자가 지정하는 하이퍼파라미터입니다. 반복 횟수를 통해 사전의 크기를 조절 할 수 있습니다.

iter_nums = 20
dictionary = get_dictionary(corpus)
for i in range(iter_nums):
    pairs = get_pairs(dictionary)
    dictionary = merge_dictionary(pairs, dictionary)

그 결과 아래의 dictionary를 얻을 수 있습니다. 공백이 포함되었던 어절 token 중 일부에서 공백이 제거된 모습을 확인 하실 수 있습니다.

print(dictionary)

{'이</w>': 1,
 '영화를</w>': 1,
 '영화관에서</w>': 1,
 '직접</w>': 1,
 '보 지</w>': 1,
 '못 한</w>': 1,
 '것 을</w>': 1,
 '평 생 </w>': 1,
 '후 회 할</w>': 1,
 '것 </w>': 1,
 '같 다</w>': 1,
 '보는</w>': 2,
 '내내</w>': 2,
 '감 탄 을</w>': 1,
 '자 아 냈 고 </w>': 1,
 '절 대 </w>': 1,
 '잊 지</w>': 1,
 '못 할</w>': 1,
 '여 운 으 로</w>': 1,
 '남 을</w>': 1,
 '것 이 다</w>': 1,
 '평 점 이</w>': 1,
 '이 해 되 지</w>': 1,
 '않 는 다</w>': 1,
 '최 소 </w>': 1,
 '점 은 </w>': 1,
 '받 아 야 </w>': 1,
 '한 다</w>': 1,
 '반 전 이</w>': 1,
 '정 말 </w>': 1,
 '끝 내 준 다</w>': 1,
 '말 로</w>': 1,
 '표 현 할</w>': 1,
 '수 </w>': 1,
 '없 다</w>': 1,
 '완 벽 한</w>': 1,
 '영화 </w>': 1,
 '소 름 이</w>': 1,
 '돋 았 다</w>': 1}

최종 vocabulary 생성

반복 횟수만큼 업데이트 된 dictionary를 기반으로 vocabulary를 생성해 봅시다. vocabulary는 dictionary를 띄어쓰기 단위로 분리한 뒤, 그중 unique한 값들만 취하면 됩니다.

def get_vocab(dictionary):
    """ dictionary에서 최종 vocabulary를 만드는 함수
    Args:
        dictionary: merge가 수행된 dictionary
    Returns:
        dict(vocab): 최종 vocabulary
    """
    result = defaultdict(int)
    for word, freq in dictionary.items():
        tokens = word.split()
        for token in tokens:
            result[token] += freq
    return dict(result)

마지막으로 생성된 vocabulary를 확인 해 볼까요?

vocab = get_vocab(dictionary)
print(vocab)

{'이</w>': 4,
 '영화를</w>': 1,
 '영화관에서</w>': 1,
 '직접</w>': 1,
 '보': 1,
 '지</w>': 3,
 '못': 2,
 '한</w>': 2,
 '것': 3,
 '을</w>': 3,
 '평': 2,
 '생': 1,
 '</w>': 10,
 '후': 1,
 '회': 1,
 '할</w>': 3,
 '같': 1,
 '다</w>': 7,
 '보는</w>': 2,
 '내내</w>': 2,
 '감': 1,
 '탄': 1,
 '자': 1,
 '아': 2,
 '냈': 1,
 '고': 1,
 '절': 1,
 '대': 1,
 '잊': 1,
 '여': 1,
 '운': 1,
 '으': 1,
 '로</w>': 2,
 '남': 1,
 '이': 2,
 '점': 2,
 '해': 1,
 '되': 1,
 '않': 1,
 '는': 1,
 '최': 1,
 '소': 2,
 '은': 1,
 '받': 1,
 '야': 1,
 '한': 1,
 '반': 1,
 '전': 1,
 '정': 1,
 '말': 2,
 '끝': 1,
 '내': 1,
 '준': 1,
 '표': 1,
 '현': 1,
 '수': 1,
 '없': 1,
 '완': 1,
 '벽': 1,
 '영화': 1,
 '름': 1,
 '돋': 1,
 '았': 1}

참고자료

profile
All About Data Science

0개의 댓글