2.5단계: 모델 선택

이제 데이터 세트를 조합하고 데이터의 주요 특성에 대한 유용한 정보를 얻었습니다. 다음으로 2단계에서 수집한 측정항목을 바탕으로 어떤 분류 모델을 사용해야 할지 생각해야 합니다. 이는 다음과 같은 질문을 하는 것을 의미합니다.

• 숫자 입력을 예상하는 알고리즘에 텍스트 데이터를 어떻게 제시할 수 있을까요? 이를 데이터 전처리 및 벡터화라고 합니다.
• 어떤 유형의 모델을 사용해야 하나요?
• 모델에 어떤 구성 매개변수를 사용해야 하나요?

수십 년간의 연구를 통해 Google은 다양한 데이터 전처리 및 모델 구성 옵션에 액세스할 수 있습니다. 그러나 선택할 수 있는 실행 가능한 옵션이 매우 많기 때문에 특정 문제의 복잡성과 범위가 크게 증가할 수 있습니다. 최선의 옵션이 명확하지 않을 수 있다는 점을 감안할 때, 단순한 해결책은 가능한 모든 옵션을 철저히 시도하고 직관을 통해 일부 선택 사항을 제거하는 것입니다. 하지만 엄청난 비용이 들 것입니다.

이 가이드에서는 텍스트 분류 모델을 선택하는 프로세스를 상당히 단순화합니다. 특정 데이터 세트에 대해 학습에 필요한 계산 시간을 최소화하면서 최대에 근접한 정확도를 달성하는 알고리즘을 찾는 것이 목표입니다. 12개의 데이터 세트를 사용하여 다양한 유형의 문제 (특히 감정 분석 및 주제 분류 문제)에 대해 다양한 데이터 전처리 기법과 모델 아키텍처 간에 번갈아 가며 다양한 (약 45만 개)의 실험을 실행했습니다. 이를 통해 최적의 선택에 영향을 주는 데이터 세트 매개변수를 식별할 수 있었습니다.

아래의 모델 선택 알고리즘과 플로우 차트는 실험을 요약한 것입니다. 용어에 사용된 일부 용어를 아직 이해하지 못하더라도 걱정하지 마세요. 이 가이드의 다음 섹션에서 이를 자세히 설명합니다.

데이터 준비 및 모델 빌드를 위한 알고리즘

1. 샘플 수/샘플 비율당 단어 수를 계산합니다.
2. 이 비율이 1, 500 미만인 경우 텍스트를 n-그램으로 토큰화하고 간단한 다층 퍼셉트론 (MLP) 모델을 사용하여 분류합니다 (아래 플로우 차트의 왼쪽 브랜치).
   1. 샘플을 단어 N-그램으로 나누고 N-그램을 벡터로 변환합니다.
   2. 벡터의 중요도를 평가하고 점수를 사용해 상위 20,000개를 선택합니다.
   3. MLP 모델을 빌드합니다.
3. 비율이 1, 500보다 크면 텍스트를 시퀀스로 토큰화하고 sepCNN 모델을 사용하여 분류합니다 (아래 플로우 차트의 오른쪽 분기).
   1. 샘플을 단어로 나누고 빈도에 따라 상위 2만 개의 단어를 선택합니다.
   2. 샘플을 단어 시퀀스 벡터로 변환합니다.
   3. 원래 샘플 수/샘플 비율당 단어 수가 15, 000개 미만일 경우 sepCNN 모델과 함께 미세 조정된 사전 학습된 임베딩을 사용하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 다양한 초매개변수 값으로 모델 성능을 측정하여 데이터 세트에 가장 적합한 모델 구성을 찾습니다.

아래 플로우 차트에서 노란색 상자는 데이터 및 모델 준비 프로세스를 나타냅니다. 회색 상자와 녹색 상자는 각 프로세스에서 고려한 선택 사항을 나타냅니다. 녹색 상자는 각 프로세스에 권장되는 선택을 나타냅니다.

이 플로우 차트를 첫 번째 실험을 구성하기 위한 시작점으로 사용할 수 있습니다. 낮은 계산 비용으로 높은 정확도를 제공하기 때문입니다. 그런 다음 후속 반복을 통해 초기 모델을 계속 개선할 수 있습니다.

그림 5: 텍스트 분류 플로우 차트

이 플로 차트는 두 가지 주요 질문에 대한 답변을 제공합니다.

1. 어떤 학습 알고리즘 또는 모델을 사용해야 할까요?
2. 텍스트와 라벨의 관계를 효율적으로 학습하려면 데이터를 어떻게 준비해야 할까요?

두 번째 질문에 대한 답변은 첫 번째 질문에 대한 답에 달려 있습니다. 즉, 모델에 입력될 데이터를 전처리하는 방법은 선택하는 모델에 따라 달라집니다. 모델은 크게 두 가지 카테고리로 분류할 수 있습니다. 단어 순서 정보를 사용하는 모델 (시퀀스 모델)과 텍스트를 '가방'(집합)으로만 인식하는 모델 (N-그램 모델)이 있습니다. 시퀀스 모델의 유형에는 컨볼루셔널 신경망 (CNN), 순환 신경망 (RNN), 변형이 있습니다. N-그램 모델 유형은 다음과 같습니다.

• 로지스틱 회귀
• 단순 다중 레이어 퍼셉트론(MLP 또는 완전 연결 신경망)
• 경사 강화 트리
• 벡터 머신을

실험 결과 '샘플 수'(S) 대 '샘플당 단어 수'(W)의 비율이 어떤 모델의 성능이 우수한지와 상관관계가 있음을 발견했습니다.

이 비율의 값이 작으면 (<1500) N-그램을 입력으로 사용하는 작은 다중 레이어 퍼셉트론 (옵션 A라고 함)이 시퀀스 모델만큼 더 잘 또는 적어도 성능을 발휘합니다. MLP는 정의와 이해가 간단하며 시퀀스 모델보다 컴퓨팅 시간이 훨씬 짧습니다. 이 비율의 값이 크면(1,500 이상) 시퀀스 모델을 사용합니다 (옵션 B). 다음 단계에서는 샘플/샘플당 단어 수 비율을 기반으로 선택한 모델 유형의 관련 하위 섹션 (A 또는 B로 표시)으로 건너뛸 수 있습니다.

IMDb 리뷰 데이터 세트의 경우 샘플/샘플당 단어 수 비율은 최대 144입니다. 이는 MLP 모델을 만든다는 의미입니다.

참고: 위 플로 차트를 사용할 때 다음과 같은 여러 가지 이유로 가장 적합한 결과를 얻을 수 있는 것은 아니라는 점에 유의하세요.
- 목표는 다를 수 있습니다. Google은 최단 컴퓨팅 시간 내에 달성할 수 있는 최고의 정확성을 위해 최적화했습니다 예를 들어 곡선 아래 영역 (AUC)에 맞게 최적화할 때 대체 흐름이 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
- 일반적이고 일반적인 알고리즘을 선택했습니다. 분야가 계속 발전함에 따라 새로운 첨단 알고리즘과 개선사항이 데이터와 관련이 있을 수 있으며 실적이 더 개선될 수 있습니다.
- 플로 차트를 도출하고 검증하는 데 여러 데이터 세트를 사용했지만, 데이터 세트에는 대체 흐름 사용을 선호하는 특정 특성이 있을 수 있습니다.