Keras text classification

Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.

이 노트북은 영화 리뷰(review) 텍스트를 긍정(positive) 또는 부정(negative)으로 분류합니다. 이 예제는 이진(binary) 또는 클래스(class)가 두 개인 분류 문제입니다. 이진 분류는 머신러닝에서 중요하고 널리 사용됩니다.

여기에서는 인터넷 영화 데이터베이스 (Internet Movie Database)에서 수집한 50,000개의 영화 리뷰 텍스트를 담은 IMDB 데이터셋을 사용합니다. 25,000개 리뷰는 훈련용으로, 25,000개는 테스트용으로 나뉘어져 있습니다. 훈련 세트와 테스트 세트의 클래스는 균형이 잡혀 있습니다. 즉 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 개수가 동일합니다.

이 노트북은 모델을 만들고 훈련하기 위해 텐서플로의 고수준 파이썬 API인 tf.keras를 사용합니다. tf.keras를 사용한 고급 텍스트 분류 튜토리얼은 MLCC 텍스트 분류 가이드를 참조해 주십시오.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

import numpy as np

print(tf.__version__)

# 2.3.0

IMDB 데이터셋 다운로드

IMDB 데이터셋은 텐서플로와 함께 제공됩니다. 리뷰(단어의 시퀀스(sequence))는 미리 전처리해서 정수 시퀀스로 변환되어 있습니다. 각 정수는 어휘 사전에 있는 특정 단어를 의미합니다.

다음 코드는 IMDB 데이터셋을 컴퓨터에 다운로드합니다. (또는 이전에 다운로드 받았다면 캐시된 복사본을 사용합니다.)

imdb = keras.datasets.imdb

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

매개변수 num_words=10000은 훈련 데이터에서 가장 많이 등장하는 상위 10,000개의 단어를 선택합니다. 데이터 크기를 적당하게 유지하기 위해 드물게 등장하는 단어는 제외합니다.

데이터 탐색

잠시 데이터 형태를 알아봅니다. 이 데이터셋의 샘플은 전처리된 정수 배열입니다. 이 정수는 영화 리뷰에 나오는 단어를 나타냅니다. 레이블(label)은 정수 0 또는 1입니다. 0은 부정적인 리뷰이고 1은 긍정적인 리뷰입니다.

print("훈련 샘플: {}, 레이블: {}".format(len(train_data), len(train_labels)))

# 훈련 샘플: 25000, 레이블: 25000

리뷰 텍스트는 어휘 사전의 특정 단어를 나타내는 정수로 변환되어 있습니다. 첫 번째 리뷰를 확인합니다.

print(train_data[0])

# [1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65, 458, 4468, 66, 3941, 4, 173, 36, 256, 5, 25, 100, 43, 838, 112, 50, 670, 2, 9, 35, 480, 284, 5, 150, 4, 172, 112, 167, 2, 336, 385, 39, 4, 172, 4536, 1111, 17, 546, 38, 13, 447, 4, 192, 50, 16, 6, 147, 2025, 19, 14, 22, 4, 1920, 4613, 469, 4, 22, 71, 87, 12, 16, 43, 530, 38, 76, 15, 13, 1247, 4, 22, 17, 515, 17, 12, 16, 626, 18, 2, 5, 62, 386, 12, 8, 316, 8, 106, 5, 4, 2223, 5244, 16, 480, 66, 3785, 33, 4, 130, 12, 16, 38, 619, 5, 25, 124, 51, 36, 135, 48, 25, 1415, 33, 6, 22, 12, 215, 28, 77, 52, 5, 14, 407, 16, 82, 2, 8, 4, 107, 117, 5952, 15, 256, 4, 2, 7, 3766, 5, 723, 36, 71, 43, 530, 476, 26, 400, 317, 46, 7, 4, 2, 1029, 13, 104, 88, 4, 381, 15, 297, 98, 32, 2071, 56, 26, 141, 6, 194, 7486, 18, 4, 226, 22, 21, 134, 476, 26, 480, 5, 144, 30, 5535, 18, 51, 36, 28, 224, 92, 25, 104, 4, 226, 65, 16, 38, 1334, 88, 12, 16, 283, 5, 16, 4472, 113, 103, 32, 15, 16, 5345, 19, 178, 32]

영화 리뷰들은 길이가 다릅니다. 다음 코드는 첫 번째 리뷰와 두 번째 리뷰에서 단어의 개수를 출력합니다. 신경망의 입력은 길이가 같아야 하기 때문에 나중에 이 문제를 해결합니다.

len(train_data[0]), len(train_data[1])

# (218, 189)

정수를 단어로 다시 변환하기

정수를 다시 텍스트로 변환하는 방법이 있다면 유용할 것입니다. 여기에서는 정수와 문자열을 매핑한 딕셔너리(dictionary) 객체에 질의하는 헬퍼(helper) 함수를 만듭니다.

# 단어와 정수 인덱스를 매핑한 딕셔너리
word_index = imdb.get_word_index()

# 처음 몇 개 인덱스는 사전에 정의되어 있습니다
word_index = {k:(v+3) for k,v in word_index.items()}
word_index["<PAD>"] = 0
word_index["<START>"] = 1
word_index["<UNK>"] = 2  # unknown
word_index["<UNUSED>"] = 3

reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])

def decode_review(text):
    return ' '.join([reverse_word_index.get(i, '?') for i in text])


"""
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb_word_index.json
1646592/1641221 [==============================] - 0s 0us/step
"""

이제 decode_review 함수를 사용해 첫 번째 리뷰 텍스트를 출력할 수 있습니다.

decode_review(train_data[0])

# "<START> this film was just brilliant casting location scenery story direction everyone's really suited the part they played and you could just imagine being there robert <UNK> is an amazing actor and now the same being director <UNK> father came from the same scottish island as myself so i loved the fact there was a real connection with this film the witty remarks throughout the film were great it was just brilliant so much that i bought the film as soon as it was released for <UNK> and would recommend it to everyone to watch and the fly fishing was amazing really cried at the end it was so sad and you know what they say if you cry at a film it must have been good and this definitely was also <UNK> to the two little boy's that played the <UNK> of norman and paul they were just brilliant children are often left out of the <UNK> list i think because the stars that play them all grown up are such a big profile for the whole film but these children are amazing and should be praised for what they have done don't you think the whole story was so lovely because it was true and was someone's life after all that was shared with us all"

데이터 준비

리뷰(정수 배열)는 신경망에 주입하기 전에 텐서로 변환되어야 합니다. 변환하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

• 원-핫 인코딩(one-hot encoding)은 정수 배열을 0과 1로 이루어진 벡터로 변환합니다. 예를 들어 배열 [3, 5]을 인덱스 3과 5만 1이고 나머지는 모두 0인 10,000차원 벡터로 변환할 수 있습니다. 그다음 실수 벡터 데이터를 다룰 수 있는 층(Dense 층)을 신경망의 첫 번째 층으로 사용합니다. 이 방법은 num_words * num_reviews 크기의 행렬이 필요하기 때문에 메모리를 많이 사용합니다.
• 다른 방법으로는, 정수 배열의 길이가 모두 같도록 패딩(padding)을 추가해 max_length * num_reviews 크기의 정수 텐서를 만듭니다. 이런 형태의 텐서를 다룰 수 있는 임베딩(embedding) 층을 신경망의 첫 번째 층으로 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 두 번째 방식을 사용하겠습니다.

영화 리뷰의 길이가 같아야 하므로 pad_sequences 함수를 사용해 길이를 맞춥니다.

train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,
                                                        value=word_index["<PAD>"],
                                                        padding='post',
                                                        maxlen=256)

test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,
                                                       value=word_index["<PAD>"],
                                                       padding='post',
                                                       maxlen=256)
``
샘플의 길이를 확인해 보겠습니다:
```python
len(train_data[0]), len(train_data[1])

# (256, 256)

(패딩된) 첫 번째 리뷰 내용을 확인합니다.

print(train_data[0])

"""
[   1   14   22   16   43  530  973 1622 1385   65  458 4468   66 3941
    4  173   36  256    5   25  100   43  838  112   50  670    2    9
   35  480  284    5  150    4  172  112  167    2  336  385   39    4
  172 4536 1111   17  546   38   13  447    4  192   50   16    6  147
 2025   19   14   22    4 1920 4613  469    4   22   71   87   12   16
   43  530   38   76   15   13 1247    4   22   17  515   17   12   16
  626   18    2    5   62  386   12    8  316    8  106    5    4 2223
 5244   16  480   66 3785   33    4  130   12   16   38  619    5   25
  124   51   36  135   48   25 1415   33    6   22   12  215   28   77
   52    5   14  407   16   82    2    8    4  107  117 5952   15  256
    4    2    7 3766    5  723   36   71   43  530  476   26  400  317
   46    7    4    2 1029   13  104   88    4  381   15  297   98   32
 2071   56   26  141    6  194 7486   18    4  226   22   21  134  476
   26  480    5  144   30 5535   18   51   36   28  224   92   25  104
    4  226   65   16   38 1334   88   12   16  283    5   16 4472  113
  103   32   15   16 5345   19  178   32    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0]
"""