데이터 전처리 하는 법

Nightcafe studio로 생성한 이미지입니다.

전처리 과정

수집한 데이터를 학습에 적합한 형태로 가공하기 위해서는 전처리 과정이 필요하다. 전처리 과정은 텍스트 데이터에서 필요한 정보를 추출하고, 불필요한 정보를 제거하는 등의 과정을 포함한다.

 

1.    텍스트 데이터 정제

텍스트 데이터 정제는 텍스트에서 불필요한 부분을 제거하는 과정이다. 예를 들어, 대화형 광고를 만들기 위한 대화 데이터라면, 대화의 시작 부분이나 끝 부분에 있는 인사말이나 종료말 등은 제거할 필요가 있다. 또한, 특수 문자나 이모지, 태그 등은 학습에 방해가 되므로 제거하는 것이 좋다.

 

2.    언어 모델의 입력 형태로 변환

전처리된 데이터를 언어 모델의 입력 형태로 변환해야 한다. 대부분의 언어 모델은 일정한 형식의 입력을 필요로 한다. 예를 들어, GPT 모델의 입력 형식은 다음과 같다.

 

CSS

[Input Text][Separator][Response Text][Separator]

 

여기서, [Input Text]는 사용자의 입력 대화, [Response Text]는 시스템의 응답 대화다. [Separator]는 특정한 문자열이나 토큰으로 대화의 시작과 끝을 구분하는 역할을 한다.

 

3.    토큰화

입력 데이터를 토큰화하여, 각 단어나 구문 단위로 분리하는 과정이다. 토큰화는 언어 모델의 입력 형태에 맞추어 수행된다. 예를 들어, GPT 모델에서는 BPE(Byte Pair Encoding) 방식이 많이 사용된다.

 

4.    정수 인코딩

토큰화된 데이터를 정수로 변환하는 과정이다. 각 단어에 고유한 정수 인덱스를 부여하고, 모델이 이를 이용하여 학습한다. 이를 위해서는 단어장(vocabulary)을 구성해야 한다. 대화 데이터에서 가장 많이 등장하는 단어들을 선택하여 단어장을 구성하고, 각 단어에 고유한 정수 인덱스를 부여한다.

 

5.    패딩 및 마스킹

모델이 입력 데이터를 처리할 때, 길이가 일정한 크기로 고정되어 있어야 한다. 따라서, 입력 데이터 중에서 길이가 짧은 것은 패딩(padding)을 추가하여 길이를 맞춰주어야 한다. 또한, 마스킹(masking)을 이용하여 패딩된 영역을 표시해준다.

 

6.    데이터셋 생성

전처리된 데이터를 언어 모델이 학습할 수 있는 형태로 구성하여 데이터셋을 생성한다. 데이터셋은 입력 데이터와 그에 상응하는 출력 데이터로 구성된다.

 

7.    학습

전처리된 데이터셋을 이용하여 언어 모델을 학습시킨다. 학습 과정에서는 입력 데이터와 그에 상응하는 출력 데이터를 이용하여 모델의 가중치를 업데이트한다.

 

8.    테스트

학습된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다. 테스트 과정에서는 모델이 예측한 결과를 평가하여 성능을 측정한다.

 

전처리 과정은 학습의 성공과 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 신중하게 수행해야 한다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 전문적인 지식과 기술이 필요하다. 하지만, 최근에는 전처리를 자동으로 수행하는 도구들이 등장하고 있어, 이용해보는 것도 좋은 방법이다.

 

 

<전처리를 자동으로 수행하는 도구>

1.     TensorFlow Dataset API

TensorFlow Dataset API는 TensorFlow에서 제공하는 데이터 전처리 도구다. 이를 이용하여 데이터를 로드하고, 전처리 및 데이터셋 생성을 자동으로 수행할 수 있다.

 

2.     NLTK

Natural Language Toolkit(NLTK)는 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 다양한 전처리 기능을 제공한다. 예를 들어, 문장 분리, 단어 토큰화, 형태소 분석 등을 자동으로 수행할 수 있다.

 

3.     SpaCy

SpaCy는 자연어 처리를 위한 파이썬 라이브러리로, 빠르고 정확한 전처리 기능을 제공한다. 예를 들어, 문장 분리, 단어 토큰화, 형태소 분석 등을 자동으로 수행할 수 있다.

 

4.     TextBlob

TextBlob은 파이썬에서 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 간단한 전처리 기능을 제공한다. 예를 들어, 문장 분리, 단어 토큰화, 형태소 분석 등을 자동으로 수행할 수 있다.

 

<전처리 언어>

데이터 전처리에는 다양한 프로그램이 사용됩니다. 가장 널리 사용되는 데이터 전처리 프로그램은 다음과 같습니다.

• R
• Python
• SAS
• SPSS
• Microsoft Excel

데이터 전처리 프로그램은 데이터의 특성에 따라 선택해야 합니다. 예를 들어, R은 통계 분석에 특화된 프로그램이고, Python은 데이터 분석과 데이터 시각화에 특화된 프로그램입니다. SAS, SPSS, Microsoft Excel은 다양한 기능을 제공하는 상용 프로그램입니다.