나의 큰 O는 log x야

저번 글에 소개했던 것처럼, 토픽 모델링 툴인 tomoto의 Python 패키지 버전을 며칠 전에 공개했었습니다. 이번 포스팅에서는 Python에서 이를 이용해서 쉽게 토픽 모델링을 하는 예제 코드를 공유하고자 합니다.Step 1. tomotopy 패키지 설치하기명령줄 혹은 Terminal 에서 다음과 같이 입력하여 tomotopy를 설치합니다. (만약 파이썬이 설치가 되지 않은 경우라면 먼저 파이썬을 설치해야겠죠. 3.5 버전 이상을 설치하는걸 추천드립니다)$ pip install --upgrade tomotopyStep 2. 토픽 모델링 코드를 작성하기의외로 간단합니다. 바로 보도록 하시죠. import tomotopy as tp # 먼저 모듈을 불러와야겠죠 model = tp.LDAModel(k=2..

프로그래밍/NLP 2019. 5. 22. 17:06

최근 몇 년 여 간 토픽 모델링이라는 자연언어처리 기법을 접하고 이를 통해서 다양한 실험 및 논문 작업을 진행했었는데요, 연구 목적으로 편하게 자주 사용하는 Python에는 토픽 모델링을 제공하는 패키지가 gensim을 제외하고는 크게 많지 않더라구요. Java 기반 라이브러리(Mallet 등)를 종종 이용해오다가, Java로 코딩하기가 너무 귀찮아서 Python에는 왜 이런 라이브러리가 없을까 한탄도 자주 했었습니다.공부할 겸 깁스 샘플링 기반의 토픽 모델링 코드를 개인적으로 c++로 개발했던 적이 있습니다. 최근에 Python C API를 공부하며 겸사겸사 그 동안 개발해뒀던 토픽 모델링 툴을 Python 패키지화시키면 파이썬 유저들도 편하게 토픽 모델링을 할 수 있겠다 싶어서 용기를 내어 토픽 모델..

프로그래밍/NLP 2019. 5. 19. 20:32

상속은 객체지향 프로그래밍의 꽃이라고 할 수 있습니다. 상속을 통해 공통되는 코드를 통합하고, 다형성을 확보하는 등 다양한 작업이 가능하지요. C++에서는 일반적으로 클래스와 가상 함수, 상속이라는 문법적 장치를 통해 이러한 개념들이 구현됩니다. 어떤 Data에 대한 처리를 수행하는 클래스 ModelA이 있다고 생각해봅시다. struct Data { int foo, bar; }; class ModelA { std::vector myData; public: virtual void loadData() { // myData에 값들을 채워넣는다~~ } virtual void work() { // myData를 가지고 어떠한 처리를 한다~~ } void loadAndWork() { loadData(); work(..

프로그래밍/테크닉 2019. 3. 7. 20:41

최소제곱법(Least Square Approximation)은 데이터를 근사하는 모형을 찾는데 흔히 사용하는 방법입니다. 참값과 근사값의 오차의 제곱합이 최소가 되게한다고 해서 최소제곱법이라고 부르지요. 대표적인 사례가 선형회귀입니다. 두 변수가 가지는 관계를 좌표평면 상에 늘어놓고, 데이터의 분포를 최대한 잘 근사하는 직선을 찾는 일입니다. 그 형태가 간단하고 닫힌 해가 알려져 있어서 통계학에서는 기초 중의 기초로 널리 쓰이고 있습니다. 근데 때로는 전체 데이터의 분포가 하나의 직선으로 표현하기에 어려운 경우도 있습니다. 이 경우 선형이 아닌 좀 더 복잡한 모형을 사용하는 방법을 쓸 수도 있고, 선형 모형 여러개를 결합하여 데이터를 표현하는 방법을 쓸 수도 있습니다.오늘의 주제는 오른쪽과 같이 복잡한 ..

프로그래밍 2019. 2. 27. 18:23

sigmoid 함수는 연속이고 미분가능하면서 비선형이라는 특징 덕분에 여러 기계 학습 및 신경망에 두루 쓰이는 함수이죠. 최근에 word2vec을 확장한 모형을 공부하면서 목적함수에 log sigmoid를 잔뜩 사용하는 코드를 구현한 적이 있었는데, log sigmoid 계산 비용이 꽤나 컸기에 전반적인 속도 향상에 어려움이 있었습니다. 그래서 Look Up Table을 이용해 최적화를 실시했었는데 그 결과를 포스팅으로 공유하고자 합니다. 먼저 log sigmoid 함수는 다음과 같이 정의됩니다. 이름처럼 sigmoid 함수에 log를 취한 형태이구요, 그 그래프 모양은 다음과 같습니다. 전 범위에서 음수 값을 가지며, x > 0일는 그 값이 0에 극도로 가까워집니다. 이 함수를 계산하기 위해서는 exp..

프로그래밍 2019. 1. 2. 01:26

최근 Kiwi 형태소 분석기 0.6 버전 업데이트를 실시했습니다. 사실 엄청 바뀐건 없고, 이전 버전에서 사용하던 최적화를 좀더 한 단계 끌어올리는 작업을 수행했습니다. 0.4버전에서 도입한 그래프 기반 경로 탐색 알고리즘의 경우, 이상하게도 끝쪽에서 앞쪽으로 분석을 진행했습니다. 당시에 왜 이렇게 설계했는지 모르겠는데, 개발하고 보니, 역방향으로 추적을 진행하더라구요. 사실 경로 탐색을 진행하는게 순방향인지 역방향인지 자체는 성능에 영향을 미치지 않습니다만, n-gram 언어모델을 캐싱하는데에는 순방향이 훨씬 유리합니다. 0.5버전에서 Kneser-Ney smoothing을 적용한 n-gram 언어 모델을 바탕으로 형태소가 출현할 확률을 계산하도록 알고리즘을 교체하였는데요, 이게 약 2만 여개의 형태소..

프로그래밍/NLP 2018. 12. 9. 23:23

고문헌의 textualis로 쓰인 글자를 인식하기 위해서 사용한 신경망입니다. https://medium.com/@akashg/character-recognition-using-tensorflow-a93dbbdf4af 코드를 참고하여 작성하였구요, tensorflow와 scikit-learn이 설치되어 있어야 작동합니다. 신경망의 구조는 다음과 같습니다. INPUT (크기: nImgSize * nImgSize) ↓ activation: sigmoid LAYER1 (크기: layer1) ↓ activation: sigmoid LAYER2 (크기: layer2) ↓ activation: softmaxOUTPUT (크기: nClasses) 고문헌 라틴어를 인식하는 작업에 imgSize = 32, layer1 ..

프로그래밍/NLP 2018. 11. 14. 18:28

텍스트 마이닝을 하는 데에 있어 텍스트 데이터를 수집하는것은 아주 중요합니다. 아무리 휘황찬란한 텍스트 분석 기술이 있어도 분석할 텍스트가 없다면 쓸모가 없으니깐요. 과거였다면 대량의 텍스트 데이터를 구하는게 어려운 작업이었겠지만, 현재는 다행히도 웹으로부터 (정제되지는 않았지만) 수많은 텍스트를 구할 수 있습니다. 웹 페이지에서 텍스트를 추출하는 작업은 의외로 간단합니다. 웹 페이지들은 HTML이라는 마크업 랭귀지로 구성되어 있고, 여기에서 필요한 텍스트만을 뽑아오는건 HTML 파서나 정규표현식 등을 이용해 쉽게 이뤄질 수 있기 때문입니다. 다만 문제는 우리가 보는 웹 페이지에는 실제 알맹이보다 다양한 껍데기들이 많다는 것입니다. 위 사진은 한 신문사의 기사 페이지입니다. 이 페이지의 알맹이는 기사 내..

프로그래밍 2018. 11. 4. 15:34