From aeb3fde50270f619c6df8e2ba1236eeb676a5d0c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Wed, 19 Apr 2023 00:49:50 +0900 Subject: [PATCH 1/8] docs: ko: init: token_classification.mdx --- docs/source/ko/_toctree.yml | 4 +- docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx | 558 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 560 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml index ef5c913a5359..152aa54182f9 100644 --- a/docs/source/ko/_toctree.yml +++ b/docs/source/ko/_toctree.yml @@ -49,8 +49,8 @@ - sections: - local: tasks/sequence_classification title: 텍스트 분류 - - local: in_translation - title: (번역중) Token classification + - local: tasks/token_classification + title: 토큰 분류 - local: in_translation title: (번역중) Question answering - local: in_translation diff --git a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx new file mode 100644 index 000000000000..4ed8e3efbba7 --- /dev/null +++ b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx @@ -0,0 +1,558 @@ + + +# 토큰 분류[[token-classification]] + +[[open-in-colab]] + + + +Token classification assigns a label to individual tokens in a sentence. One of the most common token classification tasks is Named Entity Recognition (NER). NER attempts to find a label for each entity in a sentence, such as a person, location, or organization. + +This guide will show you how to: + +1. Finetune [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) on the [WNUT 17](https://huggingface.co/datasets/wnut_17) dataset to detect new entities. +2. Use your finetuned model for inference. + + +The task illustrated in this tutorial is supported by the following model architectures: + + + +[ALBERT](../model_doc/albert), [BERT](../model_doc/bert), [BigBird](../model_doc/big_bird), [BioGpt](../model_doc/biogpt), [BLOOM](../model_doc/bloom), [CamemBERT](../model_doc/camembert), [CANINE](../model_doc/canine), [ConvBERT](../model_doc/convbert), [Data2VecText](../model_doc/data2vec-text), [DeBERTa](../model_doc/deberta), [DeBERTa-v2](../model_doc/deberta-v2), [DistilBERT](../model_doc/distilbert), [ELECTRA](../model_doc/electra), [ERNIE](../model_doc/ernie), [ErnieM](../model_doc/ernie_m), [ESM](../model_doc/esm), [FlauBERT](../model_doc/flaubert), [FNet](../model_doc/fnet), [Funnel Transformer](../model_doc/funnel), [GPT-Sw3](../model_doc/gpt-sw3), [OpenAI GPT-2](../model_doc/gpt2), [GPTBigCode](../model_doc/gpt_bigcode), [I-BERT](../model_doc/ibert), [LayoutLM](../model_doc/layoutlm), [LayoutLMv2](../model_doc/layoutlmv2), [LayoutLMv3](../model_doc/layoutlmv3), [LiLT](../model_doc/lilt), [Longformer](../model_doc/longformer), [LUKE](../model_doc/luke), [MarkupLM](../model_doc/markuplm), [MEGA](../model_doc/mega), [Megatron-BERT](../model_doc/megatron-bert), [MobileBERT](../model_doc/mobilebert), [MPNet](../model_doc/mpnet), [Nezha](../model_doc/nezha), [Nyströmformer](../model_doc/nystromformer), [QDQBert](../model_doc/qdqbert), [RemBERT](../model_doc/rembert), [RoBERTa](../model_doc/roberta), [RoBERTa-PreLayerNorm](../model_doc/roberta-prelayernorm), [RoCBert](../model_doc/roc_bert), [RoFormer](../model_doc/roformer), [SqueezeBERT](../model_doc/squeezebert), [XLM](../model_doc/xlm), [XLM-RoBERTa](../model_doc/xlm-roberta), [XLM-RoBERTa-XL](../model_doc/xlm-roberta-xl), [XLNet](../model_doc/xlnet), [X-MOD](../model_doc/xmod), [YOSO](../model_doc/yoso) + + + + + +Before you begin, make sure you have all the necessary libraries installed: + +```bash +pip install transformers datasets evaluate seqeval +``` + +We encourage you to login to your Hugging Face account so you can upload and share your model with the community. When prompted, enter your token to login: + +```py +>>> from huggingface_hub import notebook_login + +>>> notebook_login() +``` + +## WNUT 17 데이터셋 가져오기[[load-wnut-17-dataset]] + +Start by loading the WNUT 17 dataset from the 🤗 Datasets library: + +```py +>>> from datasets import load_dataset + +>>> wnut = load_dataset("wnut_17") +``` + +Then take a look at an example: + +```py +>>> wnut["train"][0] +{'id': '0', + 'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 8, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], + 'tokens': ['@paulwalk', 'It', "'s", 'the', 'view', 'from', 'where', 'I', "'m", 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'Empire', 'State', 'Building', '=', 'ESB', '.', 'Pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.'] +} +``` + +Each number in `ner_tags` represents an entity. Convert the numbers to their label names to find out what the entities are: + +```py +>>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names +>>> label_list +[ + "O", + "B-corporation", + "I-corporation", + "B-creative-work", + "I-creative-work", + "B-group", + "I-group", + "B-location", + "I-location", + "B-person", + "I-person", + "B-product", + "I-product", +] +``` + +The letter that prefixes each `ner_tag` indicates the token position of the entity: + +- `B-` indicates the beginning of an entity. +- `I-` indicates a token is contained inside the same entity (for example, the `State` token is a part of an entity like + `Empire State Building`). +- `0` indicates the token doesn't correspond to any entity. + +## 전처리[[preprocess]] + + + +The next step is to load a DistilBERT tokenizer to preprocess the `tokens` field: + +```py +>>> from transformers import AutoTokenizer + +>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased") +``` + +As you saw in the example `tokens` field above, it looks like the input has already been tokenized. But the input actually hasn't been tokenized yet and you'll need to set `is_split_into_words=True` to tokenize the words into subwords. For example: + +```py +>>> example = wnut["train"][0] +>>> tokenized_input = tokenizer(example["tokens"], is_split_into_words=True) +>>> tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"]) +>>> tokens +['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]'] +``` + +However, this adds some special tokens `[CLS]` and `[SEP]` and the subword tokenization creates a mismatch between the input and labels. A single word corresponding to a single label may now be split into two subwords. You'll need to realign the tokens and labels by: + +1. Mapping all tokens to their corresponding word with the [`word_ids`](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding.word_ids) method. +2. Assigning the label `-100` to the special tokens `[CLS]` and `[SEP]` so they're ignored by the PyTorch loss function. +3. Only labeling the first token of a given word. Assign `-100` to other subtokens from the same word. + +Here is how you can create a function to realign the tokens and labels, and truncate sequences to be no longer than DistilBERT's maximum input length: + +```py +>>> def tokenize_and_align_labels(examples): +... tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True) + +... labels = [] +... for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]): +... word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i) # Map tokens to their respective word. +... previous_word_idx = None +... label_ids = [] +... for word_idx in word_ids: # Set the special tokens to -100. +... if word_idx is None: +... label_ids.append(-100) +... elif word_idx != previous_word_idx: # Only label the first token of a given word. +... label_ids.append(label[word_idx]) +... else: +... label_ids.append(-100) +... previous_word_idx = word_idx +... labels.append(label_ids) + +... tokenized_inputs["labels"] = labels +... return tokenized_inputs +``` + +To apply the preprocessing function over the entire dataset, use 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] function. You can speed up the `map` function by setting `batched=True` to process multiple elements of the dataset at once: + +```py +>>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True) +``` + +Now create a batch of examples using [`DataCollatorWithPadding`]. It's more efficient to *dynamically pad* the sentences to the longest length in a batch during collation, instead of padding the whole dataset to the maximum length. + + + +```py +>>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification + +>>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer) +``` + + +```py +>>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification + +>>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf") +``` + + + +## 평가[[evaluation]] + +Including a metric during training is often helpful for evaluating your model's performance. You can quickly load a evaluation method with the 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) library. For this task, load the [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) framework (see the 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour) to learn more about how to load and compute a metric). Seqeval actually produces several scores: precision, recall, F1, and accuracy. + +```py +>>> import evaluate + +>>> seqeval = evaluate.load("seqeval") +``` + +Get the NER labels first, and then create a function that passes your true predictions and true labels to [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] to calculate the scores: + +```py +>>> import numpy as np + +>>> labels = [label_list[i] for i in example[f"ner_tags"]] + + +>>> def compute_metrics(p): +... predictions, labels = p +... predictions = np.argmax(predictions, axis=2) + +... true_predictions = [ +... [label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100] +... for prediction, label in zip(predictions, labels) +... ] +... true_labels = [ +... [label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100] +... for prediction, label in zip(predictions, labels) +... ] + +... results = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels) +... return { +... "precision": results["overall_precision"], +... "recall": results["overall_recall"], +... "f1": results["overall_f1"], +... "accuracy": results["overall_accuracy"], +... } +``` + +Your `compute_metrics` function is ready to go now, and you'll return to it when you setup your training. + +## 훈련[[train]] + +Before you start training your model, create a map of the expected ids to their labels with `id2label` and `label2id`: + +```py +>>> id2label = { +... 0: "O", +... 1: "B-corporation", +... 2: "I-corporation", +... 3: "B-creative-work", +... 4: "I-creative-work", +... 5: "B-group", +... 6: "I-group", +... 7: "B-location", +... 8: "I-location", +... 9: "B-person", +... 10: "I-person", +... 11: "B-product", +... 12: "I-product", +... } +>>> label2id = { +... "O": 0, +... "B-corporation": 1, +... "I-corporation": 2, +... "B-creative-work": 3, +... "I-creative-work": 4, +... "B-group": 5, +... "I-group": 6, +... "B-location": 7, +... "I-location": 8, +... "B-person": 9, +... "I-person": 10, +... "B-product": 11, +... "I-product": 12, +... } +``` + + + + + +If you aren't familiar with finetuning a model with the [`Trainer`], take a look at the basic tutorial [here](../training#train-with-pytorch-trainer)! + + + +You're ready to start training your model now! Load DistilBERT with [`AutoModelForTokenClassification`] along with the number of expected labels, and the label mappings: + +```py +>>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer + +>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained( +... "distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id +... ) +``` + +At this point, only three steps remain: + +1. Define your training hyperparameters in [`TrainingArguments`]. The only required parameter is `output_dir` which specifies where to save your model. You'll push this model to the Hub by setting `push_to_hub=True` (you need to be signed in to Hugging Face to upload your model). At the end of each epoch, the [`Trainer`] will evaluate the seqeval scores and save the training checkpoint. +2. Pass the training arguments to [`Trainer`] along with the model, dataset, tokenizer, data collator, and `compute_metrics` function. +3. Call [`~Trainer.train`] to finetune your model. + +```py +>>> training_args = TrainingArguments( +... output_dir="my_awesome_wnut_model", +... learning_rate=2e-5, +... per_device_train_batch_size=16, +... per_device_eval_batch_size=16, +... num_train_epochs=2, +... weight_decay=0.01, +... evaluation_strategy="epoch", +... save_strategy="epoch", +... load_best_model_at_end=True, +... push_to_hub=True, +... ) + +>>> trainer = Trainer( +... model=model, +... args=training_args, +... train_dataset=tokenized_wnut["train"], +... eval_dataset=tokenized_wnut["test"], +... tokenizer=tokenizer, +... data_collator=data_collator, +... compute_metrics=compute_metrics, +... ) + +>>> trainer.train() +``` + +Once training is completed, share your model to the Hub with the [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] method so everyone can use your model: + +```py +>>> trainer.push_to_hub() +``` + + + + +If you aren't familiar with finetuning a model with Keras, take a look at the basic tutorial [here](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)! + + +To finetune a model in TensorFlow, start by setting up an optimizer function, learning rate schedule, and some training hyperparameters: + +```py +>>> from transformers import create_optimizer + +>>> batch_size = 16 +>>> num_train_epochs = 3 +>>> num_train_steps = (len(tokenized_wnut["train"]) // batch_size) * num_train_epochs +>>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer( +... init_lr=2e-5, +... num_train_steps=num_train_steps, +... weight_decay_rate=0.01, +... num_warmup_steps=0, +... ) +``` + +Then you can load DistilBERT with [`TFAutoModelForTokenClassification`] along with the number of expected labels, and the label mappings: + +```py +>>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification + +>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained( +... "distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id +... ) +``` + +Convert your datasets to the `tf.data.Dataset` format with [`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]: + +```py +>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset( +... tokenized_wnut["train"], +... shuffle=True, +... batch_size=16, +... collate_fn=data_collator, +... ) + +>>> tf_validation_set = model.prepare_tf_dataset( +... tokenized_wnut["validation"], +... shuffle=False, +... batch_size=16, +... collate_fn=data_collator, +... ) +``` + +Configure the model for training with [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method): + +```py +>>> import tensorflow as tf + +>>> model.compile(optimizer=optimizer) +``` + +The last two things to setup before you start training is to compute the seqeval scores from the predictions, and provide a way to push your model to the Hub. Both are done by using [Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks). + +Pass your `compute_metrics` function to [`~transformers.KerasMetricCallback`]: + +```py +>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback + +>>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set) +``` + +Specify where to push your model and tokenizer in the [`~transformers.PushToHubCallback`]: + +```py +>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback + +>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback( +... output_dir="my_awesome_wnut_model", +... tokenizer=tokenizer, +... ) +``` + +Then bundle your callbacks together: + +```py +>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback] +``` + +Finally, you're ready to start training your model! Call [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) with your training and validation datasets, the number of epochs, and your callbacks to finetune the model: + +```py +>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks) +``` + +Once training is completed, your model is automatically uploaded to the Hub so everyone can use it! + + + + + +For a more in-depth example of how to finetune a model for token classification, take a look at the corresponding +[PyTorch notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb) +or [TensorFlow notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification-tf.ipynb). + + + +## 인터페이스[[inference]] + +Great, now that you've finetuned a model, you can use it for inference! + +Grab some text you'd like to run inference on: + +```py +>>> text = "The Golden State Warriors are an American professional basketball team based in San Francisco." +``` + +The simplest way to try out your finetuned model for inference is to use it in a [`pipeline`]. Instantiate a `pipeline` for NER with your model, and pass your text to it: + +```py +>>> from transformers import pipeline + +>>> classifier = pipeline("ner", model="stevhliu/my_awesome_wnut_model") +>>> classifier(text) +[{'entity': 'B-location', + 'score': 0.42658573, + 'index': 2, + 'word': 'golden', + 'start': 4, + 'end': 10}, + {'entity': 'I-location', + 'score': 0.35856336, + 'index': 3, + 'word': 'state', + 'start': 11, + 'end': 16}, + {'entity': 'B-group', + 'score': 0.3064001, + 'index': 4, + 'word': 'warriors', + 'start': 17, + 'end': 25}, + {'entity': 'B-location', + 'score': 0.65523505, + 'index': 13, + 'word': 'san', + 'start': 80, + 'end': 83}, + {'entity': 'B-location', + 'score': 0.4668663, + 'index': 14, + 'word': 'francisco', + 'start': 84, + 'end': 93}] +``` + +You can also manually replicate the results of the `pipeline` if you'd like: + + + +Tokenize the text and return PyTorch tensors: + +```py +>>> from transformers import AutoTokenizer + +>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model") +>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") +``` + +Pass your inputs to the model and return the `logits`: + +```py +>>> from transformers import AutoModelForTokenClassification + +>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model") +>>> with torch.no_grad(): +... logits = model(**inputs).logits +``` + +Get the class with the highest probability, and use the model's `id2label` mapping to convert it to a text label: + +```py +>>> predictions = torch.argmax(logits, dim=2) +>>> predicted_token_class = [model.config.id2label[t.item()] for t in predictions[0]] +>>> predicted_token_class +['O', + 'O', + 'B-location', + 'I-location', + 'B-group', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'B-location', + 'B-location', + 'O', + 'O'] +``` + + +Tokenize the text and return TensorFlow tensors: + +```py +>>> from transformers import AutoTokenizer + +>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model") +>>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf") +``` + +Pass your inputs to the model and return the `logits`: + +```py +>>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification + +>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model") +>>> logits = model(**inputs).logits +``` + +Get the class with the highest probability, and use the model's `id2label` mapping to convert it to a text label: + +```py +>>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-1) +>>> predicted_token_class = [model.config.id2label[t] for t in predicted_token_class_ids[0].numpy().tolist()] +>>> predicted_token_class +['O', + 'O', + 'B-location', + 'I-location', + 'B-group', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'O', + 'B-location', + 'B-location', + 'O', + 'O'] +``` + + From 7da68614101184fd2bedbf7727d15b51b9ce18a4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Sun, 23 Apr 2023 12:09:24 +0900 Subject: [PATCH 2/8] docs: ko: trans: tasks/token_classification.mdx --- docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx | 120 +++++++++--------- 1 file changed, 59 insertions(+), 61 deletions(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx index 4ed8e3efbba7..9fd09030d823 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx @@ -16,15 +16,15 @@ specific language governing permissions and limitations under the License. -Token classification assigns a label to individual tokens in a sentence. One of the most common token classification tasks is Named Entity Recognition (NER). NER attempts to find a label for each entity in a sentence, such as a person, location, or organization. +토큰 분류는 문장의 개별 토큰에 레이블을 할당합니다. 가장 일반적인 토큰 분류 작업 중 하나는 명명된 엔터티 인식(Named Entity Recognition, NER)입니다. NER은 문장에서 사람, 위치 또는 조직과 같은 각 엔터티의 레이블을 찾으려고 시도합니다. -This guide will show you how to: +이 가이드에서 학습할 내용은: -1. Finetune [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) on the [WNUT 17](https://huggingface.co/datasets/wnut_17) dataset to detect new entities. -2. Use your finetuned model for inference. +1. [WNUT 17](https://huggingface.co/datasets/wnut_17) 데이터 세트에서 [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased)를 파인 튜닝하여 새로운 엔터티를 탐지합니다. +2. 추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다. -The task illustrated in this tutorial is supported by the following model architectures: +이 튜토리얼에서 설명하는 작업은 다음 모델 아키텍처에 의해 지원됩니다: @@ -34,13 +34,13 @@ The task illustrated in this tutorial is supported by the following model archit -Before you begin, make sure you have all the necessary libraries installed: +시작하기 전에, 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요: ```bash pip install transformers datasets evaluate seqeval ``` -We encourage you to login to your Hugging Face account so you can upload and share your model with the community. When prompted, enter your token to login: +Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유하는 것을 권장합니다. 메시지가 표시되면, 토큰을 입력하여 로그인하세요: ```py >>> from huggingface_hub import notebook_login @@ -50,7 +50,7 @@ We encourage you to login to your Hugging Face account so you can upload and sha ## WNUT 17 데이터셋 가져오기[[load-wnut-17-dataset]] -Start by loading the WNUT 17 dataset from the 🤗 Datasets library: +먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 WNUT 17 데이터셋을 가져옵니다: ```py >>> from datasets import load_dataset @@ -58,7 +58,7 @@ Start by loading the WNUT 17 dataset from the 🤗 Datasets library: >>> wnut = load_dataset("wnut_17") ``` -Then take a look at an example: +다음 예제를 살펴보세요: ```py >>> wnut["train"][0] @@ -68,7 +68,7 @@ Then take a look at an example: } ``` -Each number in `ner_tags` represents an entity. Convert the numbers to their label names to find out what the entities are: +`ner_tags`의 각 숫자는 엔터티를 나타냅니다. 숫자를 레이블 이름으로 변환하여 엔터티가 무엇인지 확인합니다: ```py >>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names @@ -90,18 +90,17 @@ Each number in `ner_tags` represents an entity. Convert the numbers to their lab ] ``` -The letter that prefixes each `ner_tag` indicates the token position of the entity: +각 `ner_tag`의 앞에 붙은 문자는 엔터티의 토큰 위치를 나타냅니다: -- `B-` indicates the beginning of an entity. -- `I-` indicates a token is contained inside the same entity (for example, the `State` token is a part of an entity like - `Empire State Building`). -- `0` indicates the token doesn't correspond to any entity. +- `B-` 엔터티의 시작을 나타냅니다. +- `I-` 토큰이 동일한 엔터티 내부에 포함되어 있음을 나타냅니다 (예를 들어 `State` 토큰은 `Empire State Building`와 같은 엔터티의 일부입니다.). +- `0` 토큰이 어떤 엔터티에도 해당하지 않음을 나타냅니다. ## 전처리[[preprocess]] -The next step is to load a DistilBERT tokenizer to preprocess the `tokens` field: +다음 단계는 `tokens` 필드를 전처리하기 위해 DistilBERT 토크나이저를 가져오는 것입니다: ```py >>> from transformers import AutoTokenizer @@ -109,7 +108,7 @@ The next step is to load a DistilBERT tokenizer to preprocess the `tokens` field >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased") ``` -As you saw in the example `tokens` field above, it looks like the input has already been tokenized. But the input actually hasn't been tokenized yet and you'll need to set `is_split_into_words=True` to tokenize the words into subwords. For example: +위의 예제 'tokens' 필드에서 보았듯이 입력은 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하려면 `is_split_into_words=True`를 설정해야 합니다. 예를 들어: ```py >>> example = wnut["train"][0] @@ -119,13 +118,13 @@ As you saw in the example `tokens` field above, it looks like the input has alre ['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]'] ``` -However, this adds some special tokens `[CLS]` and `[SEP]` and the subword tokenization creates a mismatch between the input and labels. A single word corresponding to a single label may now be split into two subwords. You'll need to realign the tokens and labels by: +그러나, 이는 `[CLS]`과 `[SEP]`라는 특수 토큰을 추가하고 하위 단어 토큰화로 인해 입력과 레이블 간에 불일치가 발생합니다. 이제 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어가 두 개의 하위 단어로 분할될 수 있습니다. 토큰과 레이블을 다음과 같이 재정렬해야 합니다: -1. Mapping all tokens to their corresponding word with the [`word_ids`](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding.word_ids) method. -2. Assigning the label `-100` to the special tokens `[CLS]` and `[SEP]` so they're ignored by the PyTorch loss function. -3. Only labeling the first token of a given word. Assign `-100` to other subtokens from the same word. +1. [`word_ids`](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding.word_ids) 메소드로 모든 토큰을 해당 단어에 매핑합니다. +2. 특수 토큰 `[CLS]`와 `[SEP]`에 -100 레이블을 할당하여 PyTorch 손실 함수에 무시되도록 합니다. +3. 주어진 단어의 첫 번째 토큰에만 레이블을 지정합니다. 같은 단어의 다른 하위 토큰에 `-100`을 할당합니다. -Here is how you can create a function to realign the tokens and labels, and truncate sequences to be no longer than DistilBERT's maximum input length: +다음은 토큰과 레이블을 재정렬하고 DistilBERT의 최대 입력 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 잘라내는 함수를 만드는 방법입니다: ```py >>> def tokenize_and_align_labels(examples): @@ -150,13 +149,12 @@ Here is how you can create a function to realign the tokens and labels, and trun ... return tokenized_inputs ``` -To apply the preprocessing function over the entire dataset, use 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] function. You can speed up the `map` function by setting `batched=True` to process multiple elements of the dataset at once: - +전체 데이터셋에 전처리 함수를 적용하려면, 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] 함수를 사용하세요. 데이터셋의 여러 요소를 한 번에 처리하기 위해 `batched=True`로 설정함으로써 데이터셋 `map`를 더 빠르게 처리할 수 있습니다: ```py >>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True) ``` -Now create a batch of examples using [`DataCollatorWithPadding`]. It's more efficient to *dynamically pad* the sentences to the longest length in a batch during collation, instead of padding the whole dataset to the maximum length. +이제 [`DataCollatorWithPadding`]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터셋 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, *동적 패딩*을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다. @@ -177,7 +175,7 @@ Now create a batch of examples using [`DataCollatorWithPadding`]. It's more effi ## 평가[[evaluation]] -Including a metric during training is often helpful for evaluating your model's performance. You can quickly load a evaluation method with the 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) library. For this task, load the [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) framework (see the 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour) to learn more about how to load and compute a metric). Seqeval actually produces several scores: precision, recall, F1, and accuracy. +훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) 메트릭을 가져옵니다. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요). Seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, F1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다. ```py >>> import evaluate @@ -185,7 +183,7 @@ Including a metric during training is often helpful for evaluating your model's >>> seqeval = evaluate.load("seqeval") ``` -Get the NER labels first, and then create a function that passes your true predictions and true labels to [`~evaluate.EvaluationModule.compute`] to calculate the scores: +먼저 NER 레이블을 가져온 다음, [`~evaluate.EvaluationModule.compute`]에 실제 예측과 실제 레이블을 전달하여 점수를 계산하는 함수를 만듭니다: ```py >>> import numpy as np @@ -215,11 +213,11 @@ Get the NER labels first, and then create a function that passes your true predi ... } ``` -Your `compute_metrics` function is ready to go now, and you'll return to it when you setup your training. +이제 `compute_metrics` 함수를 사용할 준비가 되었으며, 훈련을 설정하면 이 함수로 되돌아올 것입니다. ## 훈련[[train]] -Before you start training your model, create a map of the expected ids to their labels with `id2label` and `label2id`: +모델을 훈련하기 전에, `id2label`와 `label2id`를 사용하여 예상되는 id와 레이블의 맵을 생성하세요: ```py >>> id2label = { @@ -258,11 +256,11 @@ Before you start training your model, create a map of the expected ids to their -If you aren't familiar with finetuning a model with the [`Trainer`], take a look at the basic tutorial [here](../training#train-with-pytorch-trainer)! +[`Trainer`]를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, [여기](../training#train-with-pytorch-trainer)의 기본 튜토리얼을 확인하세요! -You're ready to start training your model now! Load DistilBERT with [`AutoModelForTokenClassification`] along with the number of expected labels, and the label mappings: +이제 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다! [`AutoModelForSequenceClassification`]로 DistilBERT를 가쳐오고 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정하세요: ```py >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer @@ -272,11 +270,11 @@ You're ready to start training your model now! Load DistilBERT with [`AutoModelF ... ) ``` -At this point, only three steps remain: +이제 세 단계만 거치면 끝입니다: -1. Define your training hyperparameters in [`TrainingArguments`]. The only required parameter is `output_dir` which specifies where to save your model. You'll push this model to the Hub by setting `push_to_hub=True` (you need to be signed in to Hugging Face to upload your model). At the end of each epoch, the [`Trainer`] will evaluate the seqeval scores and save the training checkpoint. -2. Pass the training arguments to [`Trainer`] along with the model, dataset, tokenizer, data collator, and `compute_metrics` function. -3. Call [`~Trainer.train`] to finetune your model. +1. [`TrainingArguments`]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요. `output_dir`는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 파라미터입니다. 이 모델을 Hub에 업로드하기 위해 `push_to_hub=True`를 설정합니다. (모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [`Trainer`]는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다. +2. [`Trainer`]에 훈련 인수와 모델, 데이터셋, 토크나이저, 데이터 수집기 및 `compute_metrics` 함수를 전달하세요. +3. [`~Trainer.train`]를 호출하여 모델은 파인 튜닝하세요. ```py >>> training_args = TrainingArguments( @@ -305,7 +303,7 @@ At this point, only three steps remain: >>> trainer.train() ``` -Once training is completed, share your model to the Hub with the [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] method so everyone can use your model: +훈련이 완료되면, [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] 메소드를 사용하여 모델을 Hub에 공유할 수 있습니다. ```py >>> trainer.push_to_hub() @@ -314,10 +312,10 @@ Once training is completed, share your model to the Hub with the [`~transformers -If you aren't familiar with finetuning a model with Keras, take a look at the basic tutorial [here](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)! +Keras를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, [여기](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)의 기본 튜토리얼을 확인하세요! -To finetune a model in TensorFlow, start by setting up an optimizer function, learning rate schedule, and some training hyperparameters: +TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수와 학습률 스케쥴, 그리고 일부 훈련 하이퍼파라미터를 설정해야 합니다: ```py >>> from transformers import create_optimizer @@ -333,7 +331,7 @@ To finetune a model in TensorFlow, start by setting up an optimizer function, le ... ) ``` -Then you can load DistilBERT with [`TFAutoModelForTokenClassification`] along with the number of expected labels, and the label mappings: +그런 다음 [`TFAutoModelForSequenceClassification`]을 사용하여 DistilBERT를 로드하고, 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 로드할 수 있습니다: ```py >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification @@ -343,7 +341,7 @@ Then you can load DistilBERT with [`TFAutoModelForTokenClassification`] along wi ... ) ``` -Convert your datasets to the `tf.data.Dataset` format with [`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]: +[`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]을 사용하여 데이터셋을 `tf.data.Dataset` 형식으로 변환합니다: ```py >>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset( @@ -361,7 +359,7 @@ Convert your datasets to the `tf.data.Dataset` format with [`~transformers.TFPre ... ) ``` -Configure the model for training with [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method): +[`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method)를 사용하여 훈련할 모델을 구성합니다: ```py >>> import tensorflow as tf @@ -369,9 +367,9 @@ Configure the model for training with [`compile`](https://keras.io/api/models/mo >>> model.compile(optimizer=optimizer) ``` -The last two things to setup before you start training is to compute the seqeval scores from the predictions, and provide a way to push your model to the Hub. Both are done by using [Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks). +훈련을 시작하기 전에 설정해야할 마지막 두 가지는 예측에서 seqeval 점수를 계산하고, 모델을 Hub에 업로드할 방법을 제공하는 것입니다. 모두 [Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks)를 사용하여 수행됩니다. -Pass your `compute_metrics` function to [`~transformers.KerasMetricCallback`]: +[`~transformers.KerasMetricCallback`]에 `compute_metrics` 함수를 전달하세요: ```py >>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback @@ -379,7 +377,7 @@ Pass your `compute_metrics` function to [`~transformers.KerasMetricCallback`]: >>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set) ``` -Specify where to push your model and tokenizer in the [`~transformers.PushToHubCallback`]: +[`~transformers.PushToHubCallback`]에서 모델과 토크나이저를 업로드할 위치를 지정합니다: ```py >>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback @@ -390,41 +388,41 @@ Specify where to push your model and tokenizer in the [`~transformers.PushToHubC ... ) ``` -Then bundle your callbacks together: +그런 다음 콜백을 함께 묶습니다: ```py >>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback] ``` -Finally, you're ready to start training your model! Call [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) with your training and validation datasets, the number of epochs, and your callbacks to finetune the model: +드디어, 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method)에 훈련 데이터셋, 검증 데이터셋, 에폭의 수 및 콜백을 전달하여 파인 튜닝합니다: ```py >>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks) ``` -Once training is completed, your model is automatically uploaded to the Hub so everyone can use it! +훈련이 완료되면, 모델이 자동으로 Hub에 업로드되어 누구나 사용할 수 있습니다! -For a more in-depth example of how to finetune a model for token classification, take a look at the corresponding -[PyTorch notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb) -or [TensorFlow notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification-tf.ipynb). +토큰 분류를 위한 모델을 파인 튜닝하는 자세한 예제는 다음 +[PyTorch notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb) +또는 [TensorFlow notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification-tf.ipynb)를 참조하세요. -## 인터페이스[[inference]] +## 추론[[inference]] -Great, now that you've finetuned a model, you can use it for inference! +좋아요, 이제 모델을 파인 튜닝했으니 추론에 사용할 수 있습니다! -Grab some text you'd like to run inference on: +추론을 수행하고자 하는 텍스트를 가져와봅시다: ```py >>> text = "The Golden State Warriors are an American professional basketball team based in San Francisco." ``` -The simplest way to try out your finetuned model for inference is to use it in a [`pipeline`]. Instantiate a `pipeline` for NER with your model, and pass your text to it: +파인 튜닝된 모델로 추론을 시도하는 가장 간단한 방법은 [`pipeline`]를 사용하는 것입니다. 모델로 NER의 `pipeline`을 인스턴스화하고, 텍스트를 전달해보세요: ```py >>> from transformers import pipeline @@ -463,11 +461,11 @@ The simplest way to try out your finetuned model for inference is to use it in a 'end': 93}] ``` -You can also manually replicate the results of the `pipeline` if you'd like: +원한다면, `pipeline`의 결과를 수동으로 복제할 수도 있습니다: -Tokenize the text and return PyTorch tensors: +텍스트를 토큰화하고 PyTorch 텐서를 반환합니다: ```py >>> from transformers import AutoTokenizer @@ -476,7 +474,7 @@ Tokenize the text and return PyTorch tensors: >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") ``` -Pass your inputs to the model and return the `logits`: +입력을 모델에 전달하고 `logits`을 반환합니다: ```py >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification @@ -486,7 +484,7 @@ Pass your inputs to the model and return the `logits`: ... logits = model(**inputs).logits ``` -Get the class with the highest probability, and use the model's `id2label` mapping to convert it to a text label: +가장 높은 확률을 가진 클래스를 모델의 `id2label` 매핑을 사용하여 텍스트 레이블로 변환합니다: ```py >>> predictions = torch.argmax(logits, dim=2) @@ -512,7 +510,7 @@ Get the class with the highest probability, and use the model's `id2label` mappi ``` -Tokenize the text and return TensorFlow tensors: +텍스트를 토큰화하고 TensorFlow 텐서를 반환합니다: ```py >>> from transformers import AutoTokenizer @@ -521,7 +519,7 @@ Tokenize the text and return TensorFlow tensors: >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf") ``` -Pass your inputs to the model and return the `logits`: +입력값을 모델에 전달하고 `logits`을 반환합니다: ```py >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification @@ -530,7 +528,7 @@ Pass your inputs to the model and return the `logits`: >>> logits = model(**inputs).logits ``` -Get the class with the highest probability, and use the model's `id2label` mapping to convert it to a text label: +가장 높은 확률을 가진 클래스를 모델의 `id2label` 매핑을 사용하여 텍스트 레이블로 변환합니다: ```py >>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-1) From 343823a6a9108d1f74c90562364b9e439151368a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525yhs@gmail.com> Date: Mon, 24 Apr 2023 22:30:30 +0900 Subject: [PATCH 3/8] docs: ko: revise: apply suggestions tasks/token_classification.mdx right vocabulary, spell check, natural expression Co-authored-by: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com> --- docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx | 46 +++++++++---------- 1 file changed, 23 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx index 9fd09030d823..bb48639326f4 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx @@ -16,11 +16,11 @@ specific language governing permissions and limitations under the License. -토큰 분류는 문장의 개별 토큰에 레이블을 할당합니다. 가장 일반적인 토큰 분류 작업 중 하나는 명명된 엔터티 인식(Named Entity Recognition, NER)입니다. NER은 문장에서 사람, 위치 또는 조직과 같은 각 엔터티의 레이블을 찾으려고 시도합니다. +토큰 분류는 문장의 개별 토큰에 레이블을 할당합니다. 가장 일반적인 토큰 분류 작업 중 하나는 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)입니다. 개체명 인식은 문장에서 사람, 위치 또는 조직과 같은 각 개체의 레이블을 찾으려고 시도합니다. 이 가이드에서 학습할 내용은: -1. [WNUT 17](https://huggingface.co/datasets/wnut_17) 데이터 세트에서 [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased)를 파인 튜닝하여 새로운 엔터티를 탐지합니다. +1. [WNUT 17](https://huggingface.co/datasets/wnut_17) 데이터 세트에서 [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased)를 파인 튜닝하여 새로운 개체를 탐지합니다. 2. 추론을 위해 파인 튜닝 모델을 사용합니다. @@ -48,9 +48,9 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 >>> notebook_login() ``` -## WNUT 17 데이터셋 가져오기[[load-wnut-17-dataset]] +## WNUT 17 데이터 세트 가져오기[[load-wnut-17-dataset]] -먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 WNUT 17 데이터셋을 가져옵니다: +먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 WNUT 17 데이터 세트를 가져옵니다: ```py >>> from datasets import load_dataset @@ -68,7 +68,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 } ``` -`ner_tags`의 각 숫자는 엔터티를 나타냅니다. 숫자를 레이블 이름으로 변환하여 엔터티가 무엇인지 확인합니다: +`ner_tags`의 각 숫자는 개체를 나타냅니다. 숫자를 레이블 이름으로 변환하여 개체가 무엇인지 확인합니다: ```py >>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names @@ -90,17 +90,17 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 ] ``` -각 `ner_tag`의 앞에 붙은 문자는 엔터티의 토큰 위치를 나타냅니다: +각 `ner_tag`의 앞에 붙은 문자는 개체의 토큰 위치를 나타냅니다: -- `B-` 엔터티의 시작을 나타냅니다. -- `I-` 토큰이 동일한 엔터티 내부에 포함되어 있음을 나타냅니다 (예를 들어 `State` 토큰은 `Empire State Building`와 같은 엔터티의 일부입니다.). -- `0` 토큰이 어떤 엔터티에도 해당하지 않음을 나타냅니다. +- `B-`는 개체의 시작을 나타냅니다. +- `I-`는 토큰이 동일한 개체 내부에 포함되어 있음을 나타냅니다(예를 들어 `State` 토큰은 `Empire State Building`와 같은 개체의 일부입니다). +- `0`는 토큰이 어떤 개체에도 해당하지 않음을 나타냅니다. ## 전처리[[preprocess]] -다음 단계는 `tokens` 필드를 전처리하기 위해 DistilBERT 토크나이저를 가져오는 것입니다: +다음으로 `tokens` 필드를 전처리하기 위해 DistilBERT 토크나이저를 가져옵니다: ```py >>> from transformers import AutoTokenizer @@ -108,7 +108,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased") ``` -위의 예제 'tokens' 필드에서 보았듯이 입력은 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하려면 `is_split_into_words=True`를 설정해야 합니다. 예를 들어: +위의 예제 `tokens` 필드를 보면 입력이 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정해야 합니다. 예를 들어: ```py >>> example = wnut["train"][0] @@ -118,10 +118,10 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 ['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]'] ``` -그러나, 이는 `[CLS]`과 `[SEP]`라는 특수 토큰을 추가하고 하위 단어 토큰화로 인해 입력과 레이블 간에 불일치가 발생합니다. 이제 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어가 두 개의 하위 단어로 분할될 수 있습니다. 토큰과 레이블을 다음과 같이 재정렬해야 합니다: +그러나 이로 인해 `[CLS]`과 `[SEP]`라는 특수 토큰이 추가되고, 하위 단어 토큰화로 인해 입력과 레이블 간에 불일치가 발생합니다. 하나의 레이블에 해당하는 단일 단어는 이제 두 개의 하위 단어로 분할될 수 있습니다. 토큰과 레이블을 다음과 같이 재정렬해야 합니다: 1. [`word_ids`](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding.word_ids) 메소드로 모든 토큰을 해당 단어에 매핑합니다. -2. 특수 토큰 `[CLS]`와 `[SEP]`에 -100 레이블을 할당하여 PyTorch 손실 함수에 무시되도록 합니다. +2. 특수 토큰 `[CLS]`와 `[SEP]`에 `-100` 레이블을 할당하여, PyTorch 손실 함수가 해당 토큰을 무시하도록 합니다. 3. 주어진 단어의 첫 번째 토큰에만 레이블을 지정합니다. 같은 단어의 다른 하위 토큰에 `-100`을 할당합니다. 다음은 토큰과 레이블을 재정렬하고 DistilBERT의 최대 입력 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 잘라내는 함수를 만드는 방법입니다: @@ -149,12 +149,12 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 ... return tokenized_inputs ``` -전체 데이터셋에 전처리 함수를 적용하려면, 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] 함수를 사용하세요. 데이터셋의 여러 요소를 한 번에 처리하기 위해 `batched=True`로 설정함으로써 데이터셋 `map`를 더 빠르게 처리할 수 있습니다: +전체 데이터 세트에 전처리 함수를 적용하려면, 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] 함수를 사용하세요. `batched=True`로 설정하여 데이터 세트의 여러 요소를 한 번에 처리하면 `map` 함수의 속도를 높일 수 있습니다: ```py >>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True) ``` -이제 [`DataCollatorWithPadding`]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터셋 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, *동적 패딩*을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다. +이제 [`DataCollatorWithPadding`]를 사용하여 예제 배치를 만들어봅시다. 데이터 세트 전체를 최대 길이로 패딩하는 대신, *동적 패딩*을 사용하여 배치에서 가장 긴 길이에 맞게 문장을 패딩하는 것이 효율적입니다. @@ -175,7 +175,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 ## 평가[[evaluation]] -훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) 메트릭을 가져옵니다. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요). Seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, F1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다. +훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) 평가 지표를 가져옵니다. (평가 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요). Seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, F1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다. ```py >>> import evaluate @@ -256,11 +256,11 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 -[`Trainer`]를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, [여기](../training#train-with-pytorch-trainer)의 기본 튜토리얼을 확인하세요! +[`Trainer`]를 사용하여 모델을 파인 튜닝하는 방법에 익숙하지 않은 경우, [여기](../training#train-with-pytorch-trainer)에서 기본 튜토리얼을 확인하세요! -이제 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다! [`AutoModelForSequenceClassification`]로 DistilBERT를 가쳐오고 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정하세요: +이제 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다! [`AutoModelForSequenceClassification`]로 DistilBERT를 가져오고 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정하세요: ```py >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer @@ -272,9 +272,9 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 이제 세 단계만 거치면 끝입니다: -1. [`TrainingArguments`]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요. `output_dir`는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 파라미터입니다. 이 모델을 Hub에 업로드하기 위해 `push_to_hub=True`를 설정합니다. (모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [`Trainer`]는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다. -2. [`Trainer`]에 훈련 인수와 모델, 데이터셋, 토크나이저, 데이터 수집기 및 `compute_metrics` 함수를 전달하세요. -3. [`~Trainer.train`]를 호출하여 모델은 파인 튜닝하세요. +1. [`TrainingArguments`]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요. `output_dir`는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 Hub에 업로드하기 위해 `push_to_hub=True`를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [`Trainer`]는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다. +2. [`Trainer`]에 훈련 인수와 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및 `compute_metrics` 함수를 전달하세요. +3. [`~Trainer.train`]를 호출하여 모델을 파인 튜닝하세요. ```py >>> training_args = TrainingArguments( @@ -331,7 +331,7 @@ TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수 ... ) ``` -그런 다음 [`TFAutoModelForSequenceClassification`]을 사용하여 DistilBERT를 로드하고, 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 로드할 수 있습니다: +그런 다음 [`TFAutoModelForSequenceClassification`]을 사용하여 DistilBERT를 가져오고, 예상되는 레이블 수와 레이블 매핑을 지정합니다: ```py >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification @@ -394,7 +394,7 @@ TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수 >>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback] ``` -드디어, 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method)에 훈련 데이터셋, 검증 데이터셋, 에폭의 수 및 콜백을 전달하여 파인 튜닝합니다: +드디어, 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method)에 훈련 데이터 세트, 검증 데이터 세트, 에폭의 수 및 콜백을 전달하여 파인 튜닝합니다: ```py >>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks) From b39f7da21500f85426c02eedda0dbc4a498686c2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Mon, 24 Apr 2023 22:36:56 +0900 Subject: [PATCH 4/8] =?UTF-8?q?docs:=20ko:=20revise:=20`Hub`=20to=20`?= =?UTF-8?q?=ED=97=88=EB=B8=8C`=20in=20tasks/token=5Fclassification.mdx?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx index bb48639326f4..34767d8cdc68 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx @@ -272,7 +272,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 이제 세 단계만 거치면 끝입니다: -1. [`TrainingArguments`]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요. `output_dir`는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 Hub에 업로드하기 위해 `push_to_hub=True`를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [`Trainer`]는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다. +1. [`TrainingArguments`]에서 하이퍼파라미터를 정의하세요. `output_dir`는 모델을 저장할 위치를 지정하는 유일한 매개변수입니다. 이 모델을 허브에 업로드하기 위해 `push_to_hub=True`를 설정합니다(모델을 업로드하기 위해 Hugging Face에 로그인해야합니다.) 각 에폭이 끝날 때마다, [`Trainer`]는 seqeval 점수를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다. 2. [`Trainer`]에 훈련 인수와 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터 및 `compute_metrics` 함수를 전달하세요. 3. [`~Trainer.train`]를 호출하여 모델을 파인 튜닝하세요. @@ -303,7 +303,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 >>> trainer.train() ``` -훈련이 완료되면, [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] 메소드를 사용하여 모델을 Hub에 공유할 수 있습니다. +훈련이 완료되면, [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] 메소드를 사용하여 모델을 허브에 공유할 수 있습니다. ```py >>> trainer.push_to_hub() @@ -341,7 +341,7 @@ TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수 ... ) ``` -[`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]을 사용하여 데이터셋을 `tf.data.Dataset` 형식으로 변환합니다: +[`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]을 사용하여 데이터 세트를 `tf.data.Dataset` 형식으로 변환합니다: ```py >>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset( @@ -367,7 +367,7 @@ TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수 >>> model.compile(optimizer=optimizer) ``` -훈련을 시작하기 전에 설정해야할 마지막 두 가지는 예측에서 seqeval 점수를 계산하고, 모델을 Hub에 업로드할 방법을 제공하는 것입니다. 모두 [Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks)를 사용하여 수행됩니다. +훈련을 시작하기 전에 설정해야할 마지막 두 가지는 예측에서 seqeval 점수를 계산하고, 모델을 허브에 업로드할 방법을 제공하는 것입니다. 모두 [Keras callbacks](../main_classes/keras_callbacks)를 사용하여 수행됩니다. [`~transformers.KerasMetricCallback`]에 `compute_metrics` 함수를 전달하세요: @@ -400,7 +400,7 @@ TensorFlow에서 모델을 파인 튜닝하려면, 먼저 옵티마이저 함수 >>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks) ``` -훈련이 완료되면, 모델이 자동으로 Hub에 업로드되어 누구나 사용할 수 있습니다! +훈련이 완료되면, 모델이 자동으로 허브에 업로드되어 누구나 사용할 수 있습니다! From a14ad94e22da659c93b1f5252249e3478987f09c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Mon, 24 Apr 2023 23:29:39 +0900 Subject: [PATCH 5/8] docs: ko: revise: `example` in tasks/token_classification.mdx Co-Authored-By: Gabriel Yang Co-Authored-By: Kihoon Son <75935546+KIHOON71@users.noreply.github.com> Co-Authored-By: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com> Co-Authored-By: Nayeon Han Co-Authored-By: Wonhyeong Seo Co-Authored-By: Jungnerd <46880056+jungnerd@users.noreply.github.com> --- docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx index 34767d8cdc68..009101e87594 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx @@ -108,7 +108,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased") ``` -위의 예제 `tokens` 필드를 보면 입력이 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정해야 합니다. 예를 들어: +위의 예제 `tokens` 필드를 보면 입력이 이미 토큰화된 것처럼 보입니다. 그러나 실제로 입력은 아직 토큰화되지 않았으므로 단어를 하위 단어로 토큰화하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정해야 합니다. 예제로 확인합니다: ```py >>> example = wnut["train"][0] From 8efe28059b65cf02de12249db2132a50e2b2b827 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Tue, 25 Apr 2023 23:36:12 +0900 Subject: [PATCH 6/8] docs: ko: revise: ko expression in tasks/token_classification.mdx Co-Authored-By: Gabriel Yang --- docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx index 32cf216d7b4c..61f11785efbe 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx @@ -118,7 +118,7 @@ tokenized_imdb = imdb.map(preprocess_function, batched=True) ## 평가하기[[evaluate]] -훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 [accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 메트릭을 가져옵니다. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요): +훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 [accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 메트릭을 가져옵니다. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [빠른 둘러보기](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요): ```py >>> import evaluate From 04adb004d39fb34850df952399658636b261b509 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Tue, 25 Apr 2023 23:58:31 +0900 Subject: [PATCH 7/8] Revert "docs: ko: revise: ko expression in tasks/token_classification.mdx" This reverts commit 8efe28059b65cf02de12249db2132a50e2b2b827. --- docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx index 61f11785efbe..32cf216d7b4c 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/sequence_classification.mdx @@ -118,7 +118,7 @@ tokenized_imdb = imdb.map(preprocess_function, batched=True) ## 평가하기[[evaluate]] -훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 [accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 메트릭을 가져옵니다. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [빠른 둘러보기](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요): +훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 메트릭을 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 로드할 수 있습니다. 이 작업에서는 [accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 메트릭을 가져옵니다. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요): ```py >>> import evaluate From 879f3ed41883c46c151a12b9ea6bda07f37e5b64 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hyeonseo Yun <0525_hhgus@naver.com> Date: Wed, 26 Apr 2023 00:00:10 +0900 Subject: [PATCH 8/8] docs: ko: revise: `quick tour` in tasks/token_classification.mdx Co-Authored-By: Gabriel Yang --- docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx index 009101e87594..c0c0271828ee 100644 --- a/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx +++ b/docs/source/ko/tasks/token_classification.mdx @@ -175,7 +175,7 @@ Hugging Face 계정에 로그인하여 모델을 업로드하고 커뮤니티에 ## 평가[[evaluation]] -훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) 평가 지표를 가져옵니다. (평가 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [quick tour](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요). Seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, F1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다. +훈련 중 모델의 성능을 평가하기 위해 평가 지표를 포함하는 것이 유용합니다. 🤗 [Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 빠르게 평가 방법을 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 [seqeval](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/seqeval) 평가 지표를 가져옵니다. (평가 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해서는 🤗 Evaluate [빠른 둘러보기](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하세요). Seqeval은 실제로 정밀도, 재현률, F1 및 정확도와 같은 여러 점수를 산출합니다. ```py >>> import evaluate