인공지능 - NLP (4) NLP 처리를 위한 인공지능 모델 비교 - 딥러닝과 Transformer의 활용

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인공지능에서 언어를 처리하는 과정은 일반적으로 데이터 수집, 전처리, 임베딩, 모델링, 학습, 예측 등의 단계로 나눌 수 있습니다. 이 과정을 기준으로 이전 과정을 비교하여 정리하면 다음과 같습니다

첫 번째 코드 (Deep-Learning-for-NLP-Tasks)
- 데이터 준비: 간단한 예제 데이터(문장과 감정 레이블)를 사용합니다.
- 레이블 인코딩: LabelEncoder를 사용하여 텍스트 레이블을 숫자로 변환합니다.
두 번째 코드 (Neural-Network-for-Text-Classification)
- 데이터 준비: 동일하게 텍스트와 레이블로 구성된 간단한 데이터셋을 사용합니다.
- 레이블 인코딩: 레이블은 이미 숫자로 제공되므로 추가적인 인코딩 과정은 필요 없습니다.
세 번째 코드 (Text-Generation-with-Pretrained-Transformer-Models)
- 데이터 준비: 단일 문장을 예측 대상으로 사용합니다.
- 레이블 인코딩: 레이블이 필요하지 않으며 모델은 미리 학습된 상태에서 인퍼런스만 수행합니다.

첫 번째 코드
- 토크나이징: AutoTokenizer를 사용하여 텍스트를 BERT가 이해할 수 있는 형식으로 토크나이징합니다.
- 패딩 및 자르기: 최대 길이를 설정하여 토큰 시퀀스를 일정 길이로 맞춥니다.
두 번째 코드
- 토크나이징: Tokenizer를 사용하여 텍스트를 숫자 시퀀스로 변환합니다.
- 패딩: pad_sequences로 시퀀스 길이를 맞춥니다. 이 과정에서 단순한 단어 인덱스 기반의 시퀀스가 생성됩니다.
세 번째 코드
- 토크나이징: AutoTokenizer로 입력 텍스트를 토크나이징하고, BERT 형식에 맞게 변환합니다.
- 패딩 및 자르기: 첫 번째 코드와 유사하게 최대 길이로 자르고 패딩합니다.

첫 번째 코드
- 임베딩: 사전 학습된 BERT 모델의 임베딩 레이어를 사용하여 텍스트의 문맥적 의미를 벡터화합니다.
두 번째 코드
- 임베딩: Embedding 레이어를 사용하여 단어를 16차원 벡터로 임베딩합니다. 이 과정은 임베딩 레이어의 가중치를 학습하면서 진행됩니다.
세 번째 코드
- 임베딩: BERT의 사전 학습된 임베딩을 사용합니다. 이는 모델의 인퍼런스 과정에서 자동으로 수행됩니다.

첫 번째 코드
- 모델: BERT 기반의 시퀀스 분류 모델을 사용하며, 미세 조정(Fine-tuning)을 통해 감정 분류를 수행할 수 있도록 조정합니다.
두 번째 코드
- 모델: 간단한 신경망 구조로 임베딩 -> GlobalAveragePooling1D -> Dense 레이어로 구성된 순차적 신경망입니다.
세 번째 코드
- 모델: BERT 모델을 그대로 사용하며 학습 없이 인퍼런스만 수행합니다.

첫 번째 코드 (Deep-Learning-for-NLP-Tasks)는 딥러닝 모델, 특히 사전 학습된 BERT를 활용해 NLP 작업에 적용하는 과정을 보여줍니다.
두 번째 코드 (Neural-Network-for-Text-Classification)는 간단한 신경망 모델을 사용하여 텍스트 분류 작업을 수행하는 과정을 설명합니다.
세 번째 코드 (Text-Generation-with-Pretrained-Transformer-Models)는 사전 학습된 Transformer 모델을 사용해 텍스트의 감정을 빠르게 예측하는 예시로, 학습 없이 인퍼런스만 수행합니다.

이 정리에서 각 코드는 인공지능의 NLP 처리 과정에서 데이터 준비부터 예측까지의 단계를 다루며, 각각의 접근 방식과 모델의 복잡도에 따른 차이를 명확히 보여줍니다.

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