GoEmotions-Korean

GoEmotions 데이터셋을 한국어로 번역한 후, KoELECTRA로 학습

Updates

June 19, 2020 - Transformers v2.9.1 기준으로 모델 학습 시 [NAME], [RELIGION]과 같은 Special token을 추가하였음에도 pipeline에서 다시 사용할 때 적용이 되지 않는 이슈가 있었으나, Transformers v2.11.0에서 해당 이슈가 해결되었습니다.

Feb 9, 2021 - Transformers v3.5.1 기준으로 KoELECTRA-v1, KoELECTRA-v3를 가지고 학습하여 새로 모델을 업로드 하였습니다.

GoEmotions

58000개의 Reddit comments를 28개의 emotion으로 라벨링한 데이터셋

• admiration, amusement, anger, annoyance, approval, caring, confusion, curiosity, desire, disappointment, disapproval, disgust, embarrassment, excitement, fear, gratitude, grief, joy, love, nervousness, optimism, pride, realization, relief, remorse, sadness, surprise, neutral

Requirements

• torch==1.7.1
• transformers=3.5.1
• googletrans==2.4.1
• attrdict==2.0.1

$ pip3 install -r requirements.txt

Translated Data

🚨 Reddit 댓글로 만든 데이터여서 번역된 결과물의 품질이 좋지 않습니다. 🚨

• pygoogletrans를 사용하여 한국어 데이터 생성
  • pygoogletrans v2.4.1이 pypi에 업데이트되지 않은 관계로 repository에서 곧바로 라이브러리를 설치하는 것을 권장 (requirements.txt에 명시되어 있음)
• API 호출 간에 1.5초의 간격을 주었습니다.
  • 한 번의 request에 최대 5000자를 넣을 수 있는 점을 고려하여 문장들을 \r\n으로 이어 붙여 input으로 넣었습니다.
• ​​​(Zero-width space)가 번역 문장 안에 있으면 번역이 되지 않는 오류가 있어서 이는 제거하였습니다.
• 번역을 완료한 데이터는 data 디렉토리에 이미 있습니다. 혹여나 직접 번역을 돌리고 싶다면 아래의 명령어를 실행하면 됩니다.

$ bash download_original_data.sh
$ pip3 install git+git://github.com/ssut/py-googletrans
$ python3 tranlate_data.py

Tokenizer

• 데이터셋에 [NAME], [RELIGION]의 Special Token이 존재하여, 이를 vocab.txt의 [unused0]와 [unused1]에 각각 할당하였습니다.

Train & Evaluation

• Sigmoid를 적용한 Multi-label classification (threshold는 0.3으로 지정)
  • model.py의 ElectraForMultiLabelClassification 참고
• config의 경우 config 디렉토리의 json 파일에서 변경하면 됩니다.

$ python3 run_goemotions.py --config_file koelectra-base.json
$ python3 run_goemotions.py --config_file koelectra-small.json

Results

Macro F1을 기준으로 결과 측정 (Best result)

Macro F1 (%)	Dev	Test
KoELECTRA-small-v1	39.99	41.02
KoELECTRA-base-v1	42.18	44.03
KoELECTRA-small-v3	40.27	40.85
KoELECTRA-base-v3	42.85	42.28

Pipeline

• MultiLabelPipeline 클래스를 새로 만들어 Multi-label classification에 대한 inference가 가능하게 하였습니다.
• Huggingface s3에 모델을 업로드하였습니다.
  • monologg/koelectra-small-v1-goemotions
  • monologg/koelectra-base-v1-goemotions
  • monologg/koelectra-small-v3-goemotions
  • monologg/koelectra-base-v3-goemotions

from multilabel_pipeline import MultiLabelPipeline
from transformers import ElectraTokenizer
from model import ElectraForMultiLabelClassification
from pprint import pprint


tokenizer = ElectraTokenizer.from_pretrained("monologg/koelectra-base-v3-goemotions")
model = ElectraForMultiLabelClassification.from_pretrained("monologg/koelectra-base-v3-goemotions")

goemotions = MultiLabelPipeline(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    threshold=0.3
)

texts = [
    "전혀 재미 있지 않습니다 ...",
    "나는 “지금 가장 큰 두려움은 내 상자 안에 사는 것” 이라고 말했다.",
    "곱창... 한시간반 기다릴 맛은 아님!",
    "애정하는 공간을 애정하는 사람들로 채울때",
    "너무 좋아",
    "딥러닝을 짝사랑중인 학생입니다!",
    "마음이 급해진다.",
    "아니 진짜 다들 미쳤나봨ㅋㅋㅋ",
    "개노잼"
]

pprint(goemotions(texts))

# Output
[{'labels': ['disapproval'], 'scores': [0.97151965]},
 {'labels': ['fear'], 'scores': [0.9519822]},
 {'labels': ['disapproval', 'neutral'], 'scores': [0.452921, 0.5345312]},
 {'labels': ['love'], 'scores': [0.8750478]},
 {'labels': ['admiration'], 'scores': [0.93127275]},
 {'labels': ['love'], 'scores': [0.9093589]},
 {'labels': ['nervousness', 'neutral'], 'scores': [0.76960915, 0.33462417]},
 {'labels': ['disapproval'], 'scores': [0.95657086]},
 {'labels': ['annoyance', 'disgust'], 'scores': [0.39240348, 0.7896941]}]

Reference

• GoEmotions
• KoELECTRA
• googletrans