Catekitten

Catekitten은 Kakao-arena(1. 쇼핑몰 카테고리 분류) 참가에 사용한 모든 코드와 아이디어를 공개하는 저장소입니다.

Dependencies

python==3.x

h5py
numpy
tensorflow
pandas
fire
eunjeon
sklearn

모델 재구현

카카오 아레나 홈페이지에서 다운로드받은 데이터를 모두 저장소의 ./data/raw 폴더에 위치시킵니다.

# 저장소 clone
git clone https://github.com/nyanye/catekitten.git
cd catekitten

# catekitten/data/raw 경로에 모든 Shopping classification 
# 문제 데이터셋(train, dev, test), cate1.json을 넣어주세요!
# HDF 전처리
python -m catekitten.data merge "./data/raw/" "./data/prep/textonly.h5" 

# 기존 weight를 활용한 추론 결과 생성, 메모리를 많이 요구할 수 있습니다.
# 활용 모델 용량: 0.98GB
# 공개 리더보드 점수: 1.066142

# Dev
python -m catekitten.model --phase='blending_predict' --predict_target='dev'

# Test 
python -m catekitten.model --phase='blending_predict' --predict_target='test'

# 공개 리더보드 점수 1.066142 해당 모델 학습 코드
python -m catekitten.model --phase='blending_train'

pre-trained model

각각의 모델은 학습에 긴 시간을 소요하기 때문에 이미 학습이 완료된 모델을 업로드해두었습니다.

방법론

사용 Features

Text features

• brand
• product
• maker
• model

Tokenization

위에서 정의된 Text features는 형태소 분석기 mecab의 한국어 이식 프로젝트 은전한닢 (python 인터페이스로 eunjeon을 활용했습니다.)을 통해 단어로 구분되며, keras.preprocessing.text.Tokenizer를 활용해 1개의 데이터에 대한 1개의 feature (ex: product)는 최대길이 32를 가진 sequence 행렬로 변환됩니다. (4종류의 feature를 활용하므로 총 길이 128의 sequence 행렬로 변환됨)

분류 네트워크 구조

YoonKimCNN

김윤님의 문장 분류에 관한 논문 및 Apache 2.0 라이센스로 공개된 카카오의 khaii 저장소를 참고하였습니다. 문장을 [제품명, 브랜드, 모델명, 제조사명]으로 대입하여 적용하면 됩니다.

네트워크에서 변경된 사항으로, 각 Convolution은 bias를 초기화하지 않으며 활성화 함수 ReLU를 ELU로 변경, Batch normalization을 추가하였습니다.

YoonKimCNNv2

이미지

YoonKimCNNv3

이미지

계층별로 별도의 분류기

대분류, 중분류, 소분류, 세분류의 계층은 각각 별도의 분류기 (총 4개)로 분류합니다. 모델의 중간 weight를 공유하고 4개의 출력을 가진 하나의 네트워크를 사용할 수도 있었는데요, 이 부분은 아래의 전이학습 전략에서 활용됩니다.

계층적 추론전략

카카오 아레나 쇼핑 카테고리 분류 데이터셋의 정답은 대/중/소/세의 카테고리를 가지고 있습니다. catekitten에서는 이 4가지 계층적 카테고리에 대한 분류기를 별도로 학습하고 추론합니다. 이 때 대분류 이외의 카테고리에 대한 추론이 이루어질 경우, catekitten.hierarchy 에서 train.chunk.0x를 데이터를 기반으로 정의한 카테고리에 대한 부모 계층 정보(Ex: 세분류 카테고리에 대한 소/중/대분류 계층의 카테고리, 반드시 종속적이진 않음)를 활용하여 1번 데이터에 대해

대분류 예측 = 1

• 학습 데이터중 세분류 카테고리 [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]번의 부모였음

중분류 예측 = 2

• 학습 데이터중 세분류 카테고리 [4, 5, 6, 7, 8, 9]번의 부모였음

소분류 예측 = 3

• 학습 데이터중 세분류 카테고리 [4, 5, 6]번의 부모였음

라는 카테고리 예측이 이루어졌을 경우 세분류 카테고리의 예측 결과의 softmax 행렬 중 [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]번의 값에는 가중치 b가 곱해지고, [4, 5, 6, 7, 8, 9]번의 값에는 가중치 m이 곱해지고, [4, 5, 6]번의 값에는 가중치 s가 곱해진 상태에서 argmax 연산을 통해 최종 label값을 도출합니다.

전이학습 전략

모든 학습데이터에 대해서, bcateid(대분류) 라벨과 mcateid(중분류) 라벨 데이터가 존재하지만 scateid(소분류) 라벨과 dcateid(세분류) 라벨의 데이터는 다수가 누락되어 있습니다. 모든 라벨에 대해서 주어진 데이터를 최대로 활용하기 위해, 계층간 전이학습(Transfer Learning) 전략을 활용합니다.

학습 방법 1 (이전계층간 전이학습, prev)

1. 대분류 분류기 학습
2. 대분류 분류기의 학습된 가중치를 이용해 중분류 분류기 학습
3. 중분류 분류기의 학습된 가중치를 이용해 소분류 분류기 학습
4. 소분소 분류기의 학습된 가중치를 이용해 세분류 분류기 학습

학습 방법 2 (All-in-one to only one, allinone)

1. 대분류/중분류/소분류/세분류 학습에 동일한 모델, 각각의 분류에 대한 softmax값만을 도출하는 4개의 Dense Layer를 활용해 학습, 공통된 feature encoder를 얻어냄
2. 1을 통해 얻어낸 모델의 weight를 기준으로 대분류 분류기를 처음부터 학습
3. 1을 통해 얻어낸 모델의 weight를 기준으로 중분류 분류기를 처음부터 학습
4. 1을 통해 얻어낸 모델의 weight를 기준으로 소분류 분류기를 처음부터 학습
5. 1을 통해 얻어낸 모델의 weight를 기준으로 세분류 분류기를 처음부터 학습

모델 앙상블 레시피

다양한 학습전략을 통해 학습한 모델들의 추론 결과를 조합해 더 나은 성능을 얻어냅니다.

YoonKimCNNv3 Baseline

Dev 데이터셋 채점 결과:
1.058758

YoonKimCNN * 3

# checkpoint 10

transfer_mode=allinone  
network = YoonKimCNNv3  

# checkpoint 15

transfer_mode=allinone  
network = YoonKimCNNv3  

# checkpoint 20

transfer_mode=prev  
network = YoonKimCNNv2   

# 앙상블 예측
clf.predict(epoch=[10,15,20])

Dev 데이터셋 채점 결과:
1.064415

YoonKimCNN * 5

Dev 데이터셋 채점 결과:
1.066142

Evaluation

((대분류 정확도) * 1.0 + (중분류 정확도) * 1.2 + (소분류 정확도) * 1.3 + (세분류 정확도) * 1.4) / 4

References

[Yoon Kim 2014] Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

Copyright

아래 모듈은 Best10님의 허가를 받고 Kakao-Valhala 저장소의 코드를 차용/변경하였습니다.

catekitten.data  
catekitten.transform  

License

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