level2_nlp_datacentric-nlp-04

• level2_nlp_datacentric-nlp-04
  • 📄 프로젝트 소개
  • 🗓️ 개발 기간
  • 👨‍👨‍👧‍👧 멤버 구성 및 역할
  • 👨‍🔬 실험 내용
    • Augmentation
      • Augmentation with GPT
      • Back Translation Data Augmentation
    • Data Noise Filtering
    • Data Clearing
    • Miss Label Filtering
  • 🎛️ Data Controll Center
    • 1. 실행 방법
    • 2. 오류 발생시
      • a. 폰트를 설치하였으나 폰트를 찾을 수 없다 하는 경우.
      • b. "1. 실행 방법" 3번에서 실행되지 않는 경우.
    • 3. Function
      • Easy Miss Label Filtering
  • 👑 Leaderboard

📄 프로젝트 소개

• 연합뉴스의 뉴스 제목을 입력으로 받아 IT과학, 경제, 사회, 생활문화, 세계, 스포츠, 정치 총 7개의 클래스로 분류하는 프로젝트로, 기존에 주어진 baseline 코드에서 모델 구조와 hyperparameter 변경 없이 데이터를 중심의 성능 향상을 목표로 한다.
• 총 학습 데이터는 45,678개 이며, Train Data / Validation Data를 7:3비율로 나누어서, 학습에 이용하였다.
• Train Data의 12%(5,481개) 에는 g2p(grapheme to phoneme)가 적용되어 뉴스 제목에 노이즈가 있고, 3%(1,371개) 에는 target이 text와는 맞지 않는 Miss Label 노이즈가 있다.
• Test Data는 총 9,107개로 구성되어 있다.

🗓️ 개발 기간

• 23.05.22 - 23.06.01(총 11일)

👨‍👨‍👧‍👧 멤버 구성 및 역할

곽민석	이인균	임하림	최휘민	황윤기

• 곽민석
  • Augmentation with Generative Model
  • Build data managing page
• 이인균
  • Data Filtering
  • Data Augmentation
• 임하림
  • Data Filtering
  • Data Clearing
• 최휘민
  • Back Translation Data Augmentation
  • Augmentation Data Filtering
• 황윤기
  • Data Filtering
  • Prediction, Miss Label Data Analysis Page
  • Synthetic Data Augmentation

👨‍🔬 실험 내용

Augmentation

Augmentation with GPT

• 유료 서비스를 사용할 수 없는 관계로 “kakaobrain/kogpt” 모델을 서버에서 작동시켜 프롬프트를 이용해 데이터를 추출하였다.
• 프롬프트에 따라 결과물의 질이 달라 여러 시행착오 끝에 아래와 같은 프롬프트를 사용하여 데이터를 생성하였다.

  아래와 같이 키워드를 이용하여 기사 제목을 제작해줘. 
  
  입력: IT과학
  출력: ‘AI 산업의 쌀’ GPU 시장 독점한 엔비디아
  
  입력: 정치
  출력: 군, 북한 발사체 잔해 인양작전 본격화…심해잠수사 투입
  
  입력: {keyword}
  출력:
  

• 프롬프트를 이용하여 생성한 데이터의 예시는 다음과 같다.

  입력: IT과학
  출력: KT, '기가 인터넷' 서비스 출시
  

• 위의 방법을 사용하여 각 라벨별로 1,200개 총 8,400개의 데이터를 생성하였으며, 이에대한 결과물은 링크를 통해 볼 수 있다.

Back Translation Data Augmentation

• 구글번역기와 파파고 API를 사용하여 noise로 인식하지 않은 데이터에 한하여 Back Translation Data Augmentation을 하였다.
• 문장 임베딩 능력이 뛰어난 SBERT 모델로 원본과 생성한 데이터의 유사도에 따라 filtering 하였습니다.

Data Noise Filtering

• G2P가 적용되지 않은 문장과 적용된 문장을 입력으로 받아 noise의 여부를 이진 분류하는 모델(Accuracy 93%)을 만들어 이를 활용해 데이터의 일부를 제거하였다.
• g2p로 변환한 데이터를 한번 더 g2p를 적용시켜서 달라지지 않는다면 noise가 있다고 판단해서 분리시켰다.

Data Clearing

• 10만개의 원본문장과 g2p된 문장쌍을 Bart-base 모델로 학습시켜 사용하려고 했으나 생각보다 번역결과가 좋지 않아 사용하지 않았고, 50만개로 MT5-large로 학습한 모델을 이용해서 noise를 되돌려 dataset을 만들어 학습시킨 것을 사용했다.
• 원본으로 돌려준 문장에서 특수문자가 있는 경우에는 � 로 표시되어 공백으로 제거했다.

Miss Label Filtering

• 잘못 예측한 결과의 확률을 Class별 오름차순으로 나열, 백분위 기준 Threshold이상이 되는 Prediction을 Target으로 재구성하여, Miss Label을 Filtering
• 예측결과 확인과, Filtering을 손쉽게 적용하고, 팀원들과의 공유 편의성을 위해 아래 작성한 Data Controll Center Page에 해당 기능 추가.

🎛️ Data Controll Center

1. 실행 방법

1. main.py 내에 FILE_PATH 변수를
2. 다음의 명령어를 이용하여 dependency를 설치 해주셔야 합니다.

pip install streamlit
pip install matplotlib
apt-get install fonts-nanum*

3. 다음 명령어를 이용하여 실행하시면 됩니다.

streamlit run main.py --server.port PORT_NUMBER

2. 오류 발생시

a. 폰트를 설치하였으나 폰트를 찾을 수 없다 하는 경우.

• upstage 서버 기준으로 다음의 명령어를 실행한 후 다시 실행 시켜보시기 바랍니다.

rm -rf /opt/ml/.cache/matplotlib

b. "1. 실행 방법" 3번에서 실행되지 않는 경우.

• 다음의 명령어를 이용하여 실행 시켜보시기 바랍니다.

streamlit run main.py --server.port PORT_NUMBER --server.fileWatcherType none

3. Function

Easy Miss Label Filtering

• Class Percentile Value를 조절해서, Miss Label의 변경을 관찰하세요!
• OOD(Out of Distribution) 을 제외하고, Miss Label이 Filtering된 Data를 쉽게 다운로드하세요!

해당 기능을 사용하기 위해선, Miss Label Filtering을 시행할 데이터의 예측확률이 필요합니다.
‼️ Training.ipynb 를 꼭 끝까지 실행해주세요

👑 Leaderboard

	f1	accuracy	Rank
Public	0.8815	0.8792	7
Private	0.8650	0.8682	4