NLP Project Process
NLP 프로젝트를 진행할 때, 일반적으로 따르는 프로세스는 여러 단계로 구성됨. 이러한 단계는 문제 정의부터 데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가, 배포에 이르기까지 다양함. 하단의 내용은 일반적인 프로세스에 대한 설명임
- 문제 정의
- 프로젝트의 목표와 요구 사항을 명확히 함
- 해결하려는 NLP문제의 유형을 결정함 (예: 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질문 응답 등)
- 데이터 수집
- 프로젝트에 필요한 데이터를 수집. 공개 데이터셋, 소셜 미디어, 웹 크롤링, 기업 내부 데이터 등 다양한 소스에서 수집할 수 있음
- 충분한 양과 다양성을 가진 데이터를 확보하는 것이 중요함
- 데이터 전처리
- 토큰화(Tokenizaiton) : 텍스트를 단어, 구, 문장 등의 토큰으로 분리
- 정제(Cleaning) 및 정규화(Normalization) : 불필요한 문자 제거, 대소문자 통일, 불용어 제거, 어간 추출이나 표제어 추출 등을 수행함
- 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging) : 각 토큰의 품사를 식별함
- 벡터화(Vectorization) : 텍스트 데이터를 숫자 형태로 변환하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 함. 일반적인 방법으로는 One-hot encoding, TF-IDF, Word2Vec, BERT 임베딩 등이 있음
- 데이터 세트 분할 : 데이터를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할함
- 모델 설계 및 훈련
- 문제 유형과 데이터에 맞는 모델 아키텍처를 선택. 예를 들어, RNN, LSTM, Transformer, BERT등이 있음
- 모댈을 훈련 데이터에 맞게 훈련시킴. 이 과정에서 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터 조정이 이루어짐.
- 검증 세트를 사용하여 모델의 일반화 능력을 평가하고, 필요에 따라 훈련 과정을 조정함
- 평가 및 성능 개선
- 테스트 세트를 사용하여 모델의 최종 성능을 평가함
- 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수 등 다양한 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 측정함
- 성능이 기대에 못 미칠 경우, 데이터 전처리, 모델 구조, 하이퍼파라미터 조정 등을 통해 성능을 개선할 수 있음
- 배포 및 모니터링
- 모델을 실제 환경에 배포. 이때 API형태로 제공되거나, 어플리케이션 내에 직접 통합 될 수 있음
- 배포된 모델의 성능을 지속적으로 모니터링 및 평가함
Data Scientist%%