A BERT-based reverse-dictionary of Korean proverbs

Overview

Wisdomify

A BERT-based reverse-dictionary of Korean proverbs.

  • 김유빈 : 모델링 / 데이터 수집 / 프로젝트 설계 / back-end
  • 김종윤 : 데이터 수집 / 프로젝트 설계 / front-end

Quick Start

Check the dependencies:

pytorch-lightning==1.3.7.post0
transformers==4.8.1

Clone the project and set up a virtualenv for the project:

git clone https://github.com/eubinecto/wisdomify.git
virtualenv wisdomifyenv
source wisdomify/bin/activate  # activate the virtualenv
pip3 install -r ./requirements.txt  # install the required libraries onto the virtualenv

Download a pre-trained wisdomify:

link description
version_0.zip (1.5GB) the first minimal-viable-product of Wisdomify
version_1.zip to be added...

Unzip the model package under wisdomify/data/lightning_logs:

cd data/lightning_logs
unzip version_0.zip

Make sure you have a directory structure like the following:

data
├── lightning_logs
│   ├── readme.md
│   └── version_0
│       ├── checkpoints
│       │   └── wisdomify_def_epoch=19_train_loss=0.00.ckpt
│       ├── events.out.tfevents.1624691069.eubinCloud.57195.0
│       └── hparams.yaml
├── wisdom2def.tsv
└── wisdom2eg.tsv

Wisdomify a sentence:

python3 -m wisdomify.main.infer --ver="version_0" --desc="까불지말고 침착하여라"
### desc: 까불지말고 침착하여라 ###
0: (원숭이도 나무에서 떨어진다, 0.3917)
1: (산넘어 산, 0.2828)
2: (등잔 밑이 어둡다, 0.2192)
3: (가는 날이 장날, 0.0351)
4: (고래 싸움에 새우 등 터진다, 0.0264)
5: (꿩 대신 닭, 0.0241)
6: (갈수록 태산, 0.0197)
7: (핑계 없는 무덤 없다, 0.0009)
8: (서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다, 0.0001)
9: (소문난 잔치에 먹을 것 없다, 0.0000)

Related Work

  • 기반이 되는 모델은 사전훈련된 BERT (Devlin et al., 2018)
  • 정확히는 한국어 구어체를 사전학습한 KcBERT를 사용함 (Junbum, 2020)
  • 사전훈련된 KcBERT를 reverse-dictionary task에 맞게 fine-tune함 (Yan et al., 2020)

How did I end up with Wisdomify?:

  1. Word2Vec: King = Queen - woman, 이런게 된다는게 너무 재미있고 신기하다. 이걸로 게임을 만들어볼 수 있지 않을까? - Toy 프로젝트: word-chemist
  2. 생각보다 잘 되는데? 그럼 Word2Vec로 reverse-dictionary도 구현할 수 있지 않을까? - 학사 졸업 프로젝트 - Idiomify
  3. Sum of Word2Vectors로 reverse-dictionary를 구현하기에는 분명한 한계가 보인다. 문장의 맥락을 이해하는 Language Model은 없는가? - 논문 리뷰: Attention is All you Need
  4. Attention의 목적이 Contextualised embedding을 얻기 위함임은 알겠다. 그런데 왜 각 파라미터를 Q, K, V라고 이름지었는가? 무엇에 비유를 하는 것인가?- What is Q, K, V? - Information Retrieval analogy
  5. Contextualised embedding을 활용한 사례에는 무엇이 있는가? - 논문 리뷰: Vokenization: Improving Language Understanding with Contextualized, Visual-Grounded Supervision
  6. Vokenisation 논문을 보니 BERT를 적극 활용하더라. BERT란 어떤 모델인가? - 집현전 중급 2조 BERT 논문리뷰
  7. 아, 혹시 사전훈련된 BERT를 활용한다면 적은 데이터를 가지고도 reverse-dictionary task를 구현할 수 있지 않을까? 누군가 이미 시도를 해보았을 것 같은데? - 논문리뷰: BERT for Monolingual and Cross-Lingual Reverse Dictionary
  8. 로스함수를 이해했다. 한번 BERT로 간단한 reverse-dictionary를 구현해보자 - Toy 프로젝트: fruitify - a reverse-dictionary of fruits!
  9. fruitify: 성공적인 첫 데모!
  10. BERT로 reverse-dictionary를 구현하는 방법을 이해했고, 실재로 구현도 해보았다. 이제 생각해보아야 하는 것은 reverse-dictionary로 풀만한 가치가 있는 문제를 찾는 것 - Wisdomify: 자기주도적으로 우리말 속담을 학습하는 것을 도와주는 reverse-dictionary.

Methods

The loss function

앞서 언급한 논문 (Yan et al., 2020)에서 제시한 reverse-dictionary task를 위한 loss:

BERT for monolingual reverse-dictionary

Hyper parameters

The hyper parameters used for version_0:

{
  "bert_model": "beomi/kcbert-base",
  "versions": {
    "version_0": {
      "desc": "The first minimal-viable-product of wisdomify",
      "data": "wisdom2def",
      "k": 11,
      "lr": 0.00001,
      "max_epochs": 20,
      "batch_size": 40,
      "repeat": 20,
      "num_workers": 4,
      "shuffle": true
    }
  }
}

Training

wisdomify_def_epoch=19_train_loss=0.00.ckpt
  • 훈련셋에서 로스가 0에 수렴할 때 까지 훈련을 진행함. 가능한 빠른 시일 내에 프로토타입을 만들어보는것이 목표였으므로, 일단 validation/test set 구축을 스킵, 오버피팅이 되더라도 훈련 셋에만 핏을 함.
  • 사이즈가 상당히 크므로, 나중에 knowledge distilation (Hinton, 2015)으로 경량화하는 것도 고려해봐야할 것.

Dataset

  • 10개의 속담 별로 5개의 서로다른 정의를 구글링으로 손수 수집. 사이즈가 작으므로 그냥 repo에 업로드 함: wisdom2def
  • 추후 데이터를 더 수집하게 되면 kaggle이나 dropbox에 업로드 해서 접근하는 편이 나을 것.

Examples

Positive examples

  • 갈수록 어렵다
### desc: 갈수록 어렵다 ###
0: ('산넘어 산', 0.9999836683273315)
1: ('갈수록 태산', 1.6340261936420575e-05)
2: ('꿩 대신 닭', 4.177704404639826e-09)
3: ('핑계 없는 무덤 없다', 4.246608897862103e-10)
4: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 4.91051192763603e-11)
5: ('가는 날이 장날', 3.620301280982119e-11)
6: ('등잔 밑이 어둡다', 3.410518395474682e-12)
7: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 2.889838230366905e-14)
8: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 2.270246673757772e-14)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 2.424753148985129e-15)
  • 근처에 있을 것이라고는 전혀 예상하지 못했다
### desc: 근처에 있을 것이라고는 전혀 예상하지 못했다 ###
0: ('등잔 밑이 어둡다', 0.934296190738678)
1: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.04902056232094765)
2: ('산넘어 산', 0.010009311139583588)
3: ('가는 날이 장날', 0.005946608260273933)
4: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.0002701274352148175)
5: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 0.0002532936632633209)
6: ('갈수록 태산', 0.00010314056999050081)
7: ('핑계 없는 무덤 없다', 9.196436440106481e-05)
8: ('꿩 대신 닭', 8.55061716720229e-06)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 3.365390739418217e-07)
  • 너 때문에 관계없는 내가 피해봤잖아
### desc: 너 때문에 관계없는 내가 피해봤잖아 ###
0: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 0.9243378043174744)
1: ('가는 날이 장날', 0.028463557362556458)
2: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.026872390881180763)
3: ('등잔 밑이 어둡다', 0.012348096817731857)
4: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.003390798345208168)
5: ('산넘어 산', 0.0026215193793177605)
6: ('갈수록 태산', 0.0010220635449513793)
7: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.0004960462101735175)
8: ('꿩 대신 닭', 0.00044754118425771594)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 6.364324889318596e-08)
  • 쓸데없는 변명은 그만 둬
### desc: 쓸데없는 변명은 그만둬 ###
0: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.6701037287712097)
1: ('꿩 대신 닭', 0.17732197046279907)
2: ('산넘어 산', 0.1395266205072403)
3: ('갈수록 태산', 0.01272804755717516)
4: ('가는 날이 장날', 0.00020182589651085436)
5: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.0001034122469718568)
6: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 1.2503404832386877e-05)
7: ('등잔 밑이 어둡다', 1.5657816447856021e-06)
8: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 2.735970952016942e-07)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 3.986170074576911e-11)

속담의 용례를 입력으로 주어도 용례에 맞는 속담을 예측할 수 있을까? 각 속담의 사전적 정의만 훈련에 사용되었다는 것을 고려해보았을 때, 만약 이것이 가능하다면 사전학습된 weight를 십분활용하고 있다는 것의 방증이 될 것.

  • 커피가 없으니 홍차라도 마시자
### desc: 커피가 없으니 홍차라도 마시자 ###
0: ('꿩 대신 닭', 0.5670634508132935)
1: ('가는 날이 장날', 0.15952838957309723)
2: ('산넘어 산', 0.14466965198516846)
3: ('등잔 밑이 어둡다', 0.10353685170412064)
4: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.006912065204232931)
5: ('갈수록 태산', 0.00646367808803916)
6: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.006029943469911814)
7: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.004639457445591688)
8: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.0011017059441655874)
9: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 5.46958799532149e-05)
  • 그 애가 도망쳐 버렸으면 아무나 대신 잡아넣어 숫자를 채워야 할 게 아니냐?
### desc: 그 애가 도망쳐 버렸으면 아무나 대신 잡아넣어 숫자를 채워야 할 게 아니냐? ###
0: ('꿩 대신 닭', 0.6022371649742126)
1: ('등잔 밑이 어둡다', 0.3207240402698517)
2: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.03545517101883888)
3: ('가는 날이 장날', 0.012123783119022846)
4: ('갈수록 태산', 0.011005728505551815)
5: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.010867268778383732)
6: ('핑계 없는 무덤 없다', 0.004052910953760147)
7: ('산넘어 산', 0.002024132991209626)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 0.0013805769849568605)
9: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.00012919674918521196)

  • 나는 어릴 적부터 카센터에서 잡일을 도맡아 하다 보니 이젠 혼자서 자동차 수리도 할수 있다.
### desc: 나는 어릴 적부터 카센터에서 잡일을 도맡아 하다 보니 이젠 혼자서 자동차 수리도 할수 있다. ###
0: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.5147183537483215)
1: ('등잔 밑이 어둡다', 0.34899067878723145)
2: ('가는 날이 장날', 0.12019266188144684)
3: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.011380248703062534)
4: ('산넘어 산', 0.002991838613525033)
5: ('갈수록 태산', 0.0007551977760158479)
6: ('꿩 대신 닭', 0.0004372508847154677)
7: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.00040235655615106225)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 7.436128362314776e-05)
9: ('핑계 없는 무덤 없다', 5.710194818675518e-05)
  • 맛집이라길래 일부러 먼길을 달려왔는데 막상 먹어보니 맛이 없더라
### desc: 맛집이라길래 일부러 먼길을 달려왔는데 막상 먹어보니 맛이 없더라 ###
0: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.5269527435302734)
1: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 0.2070106714963913)
2: ('가는 날이 장날', 0.15454722940921783)
3: ('등잔 밑이 어둡다', 0.11061225831508636)
4: ('꿩 대신 닭', 0.0006726137944497168)
5: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.0001451421994715929)
6: ('산넘어 산', 3.2266420021187514e-05)
7: ('핑계 없는 무덤 없다', 1.288024850509828e-05)
8: ('갈수록 태산', 1.0781625860545319e-05)
9: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 3.4537756619101856e-06)

Negative examples

검색할 수 있는 속담이 모두 부정적인 속담이라서 그런지, 긍정적인 문장이 입력으로 들어오면 제대로 예측을 하지 못한다:

  • 결과가 좋아서 기쁘다
0: ('산넘어 산', 0.9329468011856079)
1: ('갈수록 태산', 0.05804209038615227)
2: ('꿩 대신 닭', 0.006065088324248791)
3: ('가는 날이 장날', 0.002668046159669757)
4: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 0.00024604308418929577)
5: ('핑계 없는 무덤 없다', 3.138219108222984e-05)
6: ('등잔 밑이 어둡다', 4.152606720708718e-07)
7: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 2.1668449790013256e-07)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 2.008734867331441e-08)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 1.0531459260221254e-08)

"소문난 잔치에 먹을 것 없다"와 동일한 의미를 지님에도 불구하고, "실제로는 별거 없네"를 입력으로 받으면 "산 넘어 산"이 1등으로 출력. 하지만 훈련 셋에 포함된 샘플인 "소문과 실제가 일치하지 않는다"를 입력으로 받으면 정확하게 예측함. 즉 모델이 훈련셋에 오버피팅이 된 상태임을 확인할 수 있다:

  • 실제로는 별거없네 (훈련 셋에 포함되지 않은 정의)
### desc: 실제로는 별거없네 ###
0: ('산넘어 산', 0.9976289868354797)
1: ('갈수록 태산', 0.002168289152905345)
2: ('꿩 대신 닭', 0.00020149812917225063)
3: ('핑계 없는 무덤 없다', 9.218800869348343e-07)
4: ('등잔 밑이 어둡다', 1.6546708536679944e-07)
5: ('가는 날이 장날', 1.0126942839860931e-07)
6: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 9.898108288552976e-08)
7: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 6.846833322526891e-09)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 4.417973487047533e-10)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 8.048845877989264e-14)
  • 소문과 실제가 일치하지 않는다 (훈련 셋에 포함된 정의)
### desc: 소문과 실제가 일치하지 않는다. ###
0: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.999997615814209)
1: ('등잔 밑이 어둡다', 1.7779053678168566e-06)
2: ('가는 날이 장날', 5.957719508842274e-07)
3: ('갈수록 태산', 9.973800452200976e-09)
4: ('핑계 없는 무덤 없다', 2.4250623731347787e-09)
5: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 5.40873457133273e-10)
6: ('산넘어 산', 4.573414147390764e-10)
7: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 2.8081562075676914e-10)
8: ('꿩 대신 닭', 2.690336287081152e-10)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 3.8126671958460534e-11)
  • 소문이랑 다르네 ("소문"이라는 단어에는 민감하게 반응한다.)
### desc: 소문이랑 다르네 ###
0: ('산넘어 산', 0.9770968556404114)
1: ('소문난 잔치에 먹을 것 없다', 0.01917330175638199)
2: ('갈수록 태산', 0.0035712094977498055)
3: ('꿩 대신 닭', 8.989872731035575e-05)
4: ('가는 날이 장날', 6.370477785822004e-05)
5: ('핑계 없는 무덤 없다', 1.7765859183782595e-06)
6: ('원숭이도 나무에서 떨어진다', 1.6799665445432765e-06)
7: ('등잔 밑이 어둡다', 1.6705245116099832e-06)
8: ('고래 싸움에 새우 등 터진다', 3.0059517541758396e-08)
9: ('서당개 삼 년이면 풍월을 읊는다', 4.33282611178587e-11)

Future Work

References

  • Devlin, J. Cheng, M. Lee, K. Toutanova, K. (2018). : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
  • Gururangan, S. Marasović, A. Swayamdipta, S. Lo, K. Beltagy, I. Downey, D. Smith, N. (2020). Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks
  • Hinton, G. Vinyals, O. Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network
  • Junbum, L. (2020). KcBERT: Korean Comments BERT
  • Yan, H. Li, X. Qiu, X. Deng, B. (2020). BERT for Monolingual and Cross-Lingual Reverse Dictionary
Owner
Eu-Bin KIM
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