NLP 프레임워크 추천 - Pororo(Platform Of neuRal mOdels for natuRal language prOcessing)

Kakaobrain에서 여러 자연어 테스크(Automatic Speech Recognition, Word Embedding, OCR 등등)를 해결할 수 있는 플랫폼을 공개하였습니다. 바로 Pororo라는 라이브러리입니다.

Kakaobrain에서 공개한 Pororo 사용예시

 

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설치 방법

pororo의 설치 방법은 다른 파이썬 라이브러리와 똑같습니다.

pip install pororo

locally 하게 설치하고 싶다면 다음 명령어를 사용하시면 됩니다. 

git clone https://github.com/kakaobrain/pororo.git
cd pororo
pip install -e .​

둘 중에 하나만 선택하여 설치해주시면 됩니다. pororo를 설치할 때 주의사항이 있습니다.

바로 Torch와 python 버전입니다.

torch = 1.6 (cuda 10.1) python >= 3.6을 만족해야 합니다.

Torch 버전이 다른 경우 돌아가는 것도 있지만 대부분이 해당 버전을 만족해야 하는 것으로 확인됩니다. 따라서 해당 버전을 맞춰주세요

 

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사용 방법

문장 몇 줄이면 NLP 문제를 해결할 수 있습니다.

from pororo import Pororo
ner = Pororo(task="ner", lang="ko")
ner_result = ner("마이클 제프리 조던(영어: Michael Jeffrey Jordan, 1963년 2월 17일 ~ )은 미국의 은퇴한 농구 선수이다.")

pororo를 import 해주시고 task부분에 NLP 문제를 정해주시고 lang에 언어를 설정해주시면 됩니다. 위와 같이 코딩을 하게 되시면 문장에 대한 ner(개체명 분석) 결과가 ner_result 변수에 저장됩니다.

task 종류는 

Pororo.available_tasks()

task 종류는 해당 명령어로 확인이 가능합니다.

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장점

인공지능 모델은 많은 데이터가 좋은 결과를 도출합니다. 어찌 보면 당연한 말이죠. 일반적으로 공부를 하는 학생이거나 큰 규모의 회사에 소속되어 있는 연구원이 아니라면 카카오처럼 많은 데이터를 보유하는 건 쉬운 일이 아닙니다. 현재 많은 데이터를 보유하고 있지 않지만 좋은 결과를 도출하고 싶은 분들에게 추천드립니다!