Aroma-Jewel/KERC-2022-4th

전남대학교 | 제4회 한국인 감정인식 국제경진대회(KERC) 수행한 코드 레포입니다,

[KERC2022] 제4회 한국인 감정인식 국제경진대회 - 팀: 아로마쥬얼

팀 소개 & 성적

Score

Public & Private Leaderboard

▶ Public Score

▶ Private Score

Members

이재학	정유석
wogkr810	j961224
jaehahk810@naver.com	j961224@naver.com

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대회 개요

대화체 텍스트 데이터를 분석하여 한국인의 감정을 예측하는 한국어 자연어처리 인공지능 모델 개발

대회 기간

2022.09.01 ~ 2022.10.23

평가 방법 : Micro-F1 Score

대회 데이터셋

수상한 삼형제(한국 드라마)의 1513개 scene에서 추출한 총 12289개의 대화 텍스트 데이터
각 데이터에는 sentence_id, person(speaker), sentence, scene_ID, context(Scene description), label 존재

• train : 7339개
• public : 2566개
• private : 2384개

Labels(Train Only)

데이터셋 예시

• Train

• Public & Private

사용방법론 및 재현 명령어

훈련 & 추론 명령어

sh run.sh

모델

klue/roberta-large

하드웨어

Colab Pro Plus : CPU 12C, Nvidia A100 GPU x 2, 40MEM, 130GB

디렉토리 구조

USER/
├── run.sh
├── train.py
├── inference.py
├── pykospacing.ipynb
├── soft_ensemble.ipynb
├── hard_ensemble.ipynb
├── README.md
├── requirements.txt
├── .gitignore
│
├── assets
│   └── 아로마쥬얼_발표자료.pdf
│
├── Datasets
│   ├── example_submission.csv
│   ├── private_test_data.tsv
│   ├── public_test_data.tsv
│   ├── train_data.tsv
│   ├── private_test_data_pykospacing.tsv
│   ├── public_test_data_pykospacing.tsv
│   ├── train_data_pykospacing.tsv
│   └── train_labels.csv
│
├── utils
│   ├── datasets.py
│   ├── encoder.py
│   ├── heads.py
│   ├── preprocessor.py
│   └── trainer.py
│
├── args
│   ├── DataTraining_args.py
│   ├── Logging_args.py
│   ├── Model_args.py
│   ├── MyTraining_args.py
│   └── _init_.py
│  
├── models
│   ├── Rbert.py
│   └── roberta.py
│
├── final_submission(75)_sh
│   └── run_(55,57,69,70,72,73).sh
│ 
└──────────────────────────

• run.sh

  • 모델 학습&추론을 위한 shell script 파일입니다.
  • 실행에 필요한 argument는 아래를 참조하시기 바랍니다.

• train.py

  • 모델 학습을 실행하는 코드입니다.
  • Eval steps마다 가중치 파일은 './exp' 폴더에 저장되며, 최종 추론에 쓰이는 모델 가중치 파일은 './checkpoints' 폴더에 생성됩니다.

• inference.py

  • 학습된 model 가중치를 통해 prediction하고, 예측한 결과와 각 확률을 csv파일로 저장하는 코드입니다.
  • 최종 csv 파일은 './results'폴더에 생성되며, 확률이 결합된 csv 파일은 './results_probs'폴더에 생성됩니다.

• pykospacing.ipynb

  • 데이터 전처리에 사용된 Pykospacing을 데이터에 적용하고 생성할 수 있는 노트북 파일입니다.

• soft_ensemble.ipynb

  • inferece.py를 통해 생성된, 확률이 결합된 최종 csv 파일을 './results_probs' 폴더에서 가져와, 확률을 통한 soft voting 이후 './final_submission/soft_ensemble_final_submission.csv'에 제출 파일을 생성합니다.

• hard_ensemble.ipynb

  • inferece.py를 통해 생성된, 최종 csv 파일을 './results' 폴더에서 가져와, 최다빈도 hard voting 이후 './final_submission/hard_ensemble_final_submission.csv'에 제출 파일을 생성합니다.

• Datasets/

  • 원시데이터 및 Pykospacing을 적용한 데이터들이 있는 디렉토리입니다.

• models/

  • 모델 class를 구현한 파일들이 있는 디렉토리입니다.
  • roberta.py
    • Roberta model을 기반으로 classification을 할 수 있도록 한 class가 구현된 파일입니다.
  • Rbert.py
    • 기존 R-bert를 변형하여 previous sentence와 target sentence를 entitiy라고 생각하고 구현한 모델에 대한 class를 정의한 파일입니다.

• utils/

  • 데이터셋 전처리, 모델 입력 데이터 전처리, 모델에 사용된 loss 및 head 함수들이 있는 디렉토리입니다.
  • datasets.py
    • 원시 데이터들을 type에 따라 나누고 전처리 함수를 적용 한 후 Dataset dict를 load하는 Dataset class를 정의한 파일입니다.
  • preprocessor.py
    • datasets.py를 적용한 뒤, load한 데이터들을 encoder에 넣기 위한 형태로 변환시키는 Preprocessor class를 정의한 파일입니다.
  • encoder.py
    • 데이터를 tokenize하며 데이터의 type에 따라 label을 붙이고, 모델의 input형태로 변환하는 Encoder class를 정의한 파일입니다.
  • heads.py
    • 모델에 사용된 layer 및 head들을 customize 할 수 있는 class들을 정의한 파일입니다.
    • CLS token, SEP token, hidden states 등을 custom하게 사용합니다.
  • trainer.py
    • 모델에 사용된 loss 및 Huggingface기반의 Custom Trainer class를 정의한 파일입니다.
    • R-drop, R3F와 Smart loss를 이용할 수 있는 class입니다.

• args/

  • 학습 및 추론에 필요한 Arguments들을 정의한 파일들이 있는 디렉토리입니다.
  • DataTraining_args.py
    • 데이터에 관련된 argument들을 정의한 파일입니다.
  • Logging_args.py
    • WandB Logging에 관련된 argument들을 정의한 파일입니다.
  • Model_args.py
    • 모델과 관련된 argument들을 정의한 파일입니다.
  • MyTrainings_args.py
    • 모델 학습에 관련된 argument들을 정의한 파일입니다.

• final_submission(75)_sh/

  • 최종 제출에 관련된 shell script파일들이 있는 디렉토리입니다.
  • 각 파일들로 학습 및 추론을 진행하여, 생성된 'results' & 'results_probs' 폴더 내의 결과물로 'hard & soft ensemble.ipynb'를 실행하면 최종 제출과 관련된 파일을 생성할 수 있습니다.
  • 최종 제출 관련 실험 Wandb 링크

Arguments

DataTraining_args.py Argument 설명

argument	description
max_length	모델 input의 최대 길이를 설정합니다.
data_dir	dataset의 경로를 설정합니다.
data_type	dataset의 type을 설정합니다.
use_rtt_data	Round-trip translation의 수행여부를 결정합니다.
past_sentence	각 Scene에서 사용할 target sentence 이전의 sentence 개수를 설정합니다.
preprocess_version	모델에 사용할 데이터의 version을 결정합니다.
use_substitute_preprocess	정의한 전처리 함수의 수행여부를 결정합니다.
use_pykospacing	Pykospacing을 적용한 데이터셋의 사용여부를 결정합니다.

Logging_args.py Argument 설명

argument	description
dotenv_path	wandb token이 존재하는 wandb.env의 경로를 설정합니다.
project_name	Wandb에 Logging할 project 이름을 설정합니다.
group_name	Wandb에 Logging할 group 이름을 설정합니다.

Model_args.py Argument 설명

argument	description
PLM	모델의 PLM을 결정합니다.
save_path	최종 checkpoint가 저장될 경로를 설정합니다.
head_class	./utils/head.py에서 사용할 custom layer & head를 설정합니다.

MyTraining_args.py Argument 설명

argument	description
output_dir	Eval시에 생성된 weight파일들이 저장되는 경로를 설정합니다.
use_rdrop	R-drop의 수행여부를 결정합니다.
reg_alpha	R-drop에 사용되는 Regularized dropout의 비율을 설정합니다.
use_Smart_loss	Smart loss의 수행여부를 결정합니다.
multiple_weight	soft voting을 실행할 weight들의 저장경로를 설정합니다.
use_special_tokens	special token의 사용여부를 결정합니다.
use_RBERT	RBERT의 수행여부를 결정합니다.
use_kfold	모델 학습시에 K-fold의 수행여부를 결정합니다.
loss_name	모델 학습시에 사용할 loss의 종류를 결정합니다.

run.sh Argument 설명

argument	description
PLM	모델의 PLM을 결정합니다.
overwrite_output_dir	output_dir 폴더의 weight들을 덮어씌울지를 결정합니다.
save_total_limit	최대 checkpoint 저장 갯수를 지정합니다.
output_dir	Eval시에 생성된 weight파일들이 저장되는 경로를 설정합니다.
do_train	모델을 훈련할지를 결정합니다.
do_eval	모델을 평가할지를 결정합니다.
learning_rate	훈련 learning rate를 지정합니다.
num_train_epochs	훈련 epoch 수를 지정합니다.
per_device_train_batch_size	train batch size를 지정합니다.
gradient_accumulation_steps	gradient accumulation 수를 정합니다.
logging_dir	logging파일들이 저장되는 경로를 설정합니다.
save_strategy	step or epoch 기준 등으로 최종 checkpoint가 저장되는 방식을 정합니다.
evaluation_strategy	step or epoch 기준 등으로 eval step의 weight가 저장되는 방식을 정합니다.
logging_steps	logging이 진행되는 step의 간격을 지정합니다.
save_steps	weight가 저장되는 step의 간격을 지정합니다.
eval_steps	훈련시에 평가를 수행할 step의 간격을 지정합니다.
weight_decay	옵티마이저에 적용할 weight_decay hyper parameter를 지정합니다.
warmup_ratio	훈련초기에, 지정한 learning_rate까지 도달할 step의 비율을 지정합니다.
load_best_model_at_end	가장 성능이 좋은 weight checkpoint를 훈련 마지막 step에서 load할지 여부를 결정합니다.
metric_for_best_model	성능의 기준이 되는 metric을 설정합니다.
multiple_weights	soft voting을 실행할 weight들의 저장경로를 설정합니다.

Reference

• Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification

  • Reference Github link 1
  • Reference Github link 2

• R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks (NeurlPS 2021)

  • Reference Github link

• BETTER FINE-TUNING BY REDUCING REPRESENTATIONAL COLLAPSE (ICLR 2021)

• SMART: Robust and Efficient Fine-Tuning for Pre-trained Natural Language Models through Principled Regularized Optimization (ACL 2020)