KoBERT 모델

KoBERT란?

KoBERT(Korean BERT)는 한국어 자연어 처리(NLP)에 최적화된 BERT 기반 모델입니다. Google의 BERT는 다양한 언어를 지원하는 모델로, 양방향 Transformer를 활용해 언어를 깊이 이해할 수 있도록 설계되었습니다. KoBERT는 이러한 BERT 모델의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 개발되었으며, 한국어 데이터로 사전 학습하여 한국어 NLP 작업에서 더욱 향상된 성능을 발휘하도록 개발되었습니다.

 

KoBERT의 특징

1) BERT 기반 모델

• Google에서 개발한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 기반으로 함.
• 문장의 맥락을 양방향으로 학습하여 높은 성능을 발휘.

2) 한국어 데이터로 학습

• 한국어 Wikipedia 데이터를 사용해 사전 학습.
• 한국어에 적합한 토크나이저인 SentencePiece를 사용하여 형태소 분석 없이 문장을 분할.

3) 경량화된 모델

• 기존 BERT 모델(특히, multilingual BERT)보다 경량화되어 비교적 빠르게 학습 및 추론 가능.
• Transformer 기반이지만 적은 연산량으로도 높은 성능을 유지.

 

KoBERT 활용

KoBERT를 사용하려면 PyTorch 또는 TensorFlow 환경에서 transformers 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다. Hugging Face에서 제공하는 KoBERT 모델을 바로 불러와 사용할 수 있기 때문에, 간단하게 설치하고 적용할 수 있습니다.

 

아래의 깃허브에 파이썬 패키지로 KoBERT를 설치하는 방법이 나와있습니다.

https://github.com/SKTBrain/KoBERT?tab=readme-ov-file#using-with-pytorch

GitHub - SKTBrain/KoBERT: Korean BERT pre-trained cased (KoBERT)