Bi-LSTM + CRF

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2026.01.03

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Bi-LSTM + CRF

개요

Bi-LSTM + CRF는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 양방향 장단기 기억 장치(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)와 조건부 확률 장(Conditional Random Field, CRF)을 결합하여, 텍스트의 문맥 정보를 효과적으로 포착하고 레이블 간의 전이 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 달성합니다.

주로 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER), 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging), 의미 역할 인식(Semantic Role Labeling) 등의 과제에 사용되며, 특히 레이블 간 의존성이 중요한 상황에서 전통적인 단독 Bi-LSTM 모델보다 우수한 성능을 보입니다.

구성 요소

1. Bi-LSTM (Bidirectional LSTM)

LSTM(Long Short-Term Memory)은 순차적 데이터에서 장기 의존성(long-term dependencies)을 효과적으로 학습할 수 있도록 설계된 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 변형입니다. 그러나 단일 LSTM은 이전 시점의 정보만을 고려하므로, 특정 단어의 의미를 파악할 때 뒤에 나오는 문맥을 반영하지 못합니다.

이를 해결하기 위해 도입된 것이 Bi-LSTM입니다. Bi-LSTM은 두 개의 LSTM 레이어를 사용합니다:

정방향 LSTM(Forward LSTM): 시퀀스의 처음부터 끝까지 정보를 처리
역방향 LSTM(Backward LSTM): 시퀀스의 끝부터 처음까지 정보를 처리

이 두 방향의 출력을 결합하면, 각 토큰(예: 단어)에 대해 앞뒤 문맥을 모두 반영한 히든 상태(hidden state)를 얻을 수 있습니다. 이 히든 상태는 각 단어의 풍부한 문맥 정보를 포함하게 됩니다.

2. CRF (Conditional Random Field)

CRF는 조건부 확률 모델로, 입력 시퀀스가 주어졌을 때 출력 레이블 시퀀스의 전체 확률을 모델링합니다. Bi-LSTM은 각 위치에서 독립적으로 레이블을 예측하지만, 레이블 간의 전이 가능성(예: "B-PER" 다음에 "I-PER"이 올 수 있으나 "B-LOC"는 올 수 없음)을 고려하지 못하는 단점이 있습니다.

CRF 레이어는 이러한 레이블 전이 점수(transition scores)를 학습하여, 전체 시퀀스 레이블의 일관성을 보장합니다. 예를 들어, CRF는 "B-ORG" 다음에 "I-ORG"가 올 가능성을 높이고, "B-ORG" 다음에 "B-PER"가 올 가능성은 낮추도록 학습합니다.

모델 아키텍처

Bi-LSTM + CRF 모델은 다음과 같은 순서로 구성됩니다:

임베딩 레이어: 각 단어를 밀집 벡터(dense vector)로 변환 (Word2Vec, GloVe, 또는 학습 가능한 임베딩 사용)
Bi-LSTM 레이어: 임베딩된 시퀀스를 처리하여 각 토큰에 대한 문맥 기반 히든 상태 생성
출력 레이어: Bi-LSTM의 출력을 레이블 클래스 수만큼의 점수(logit)로 매핑
CRF 레이어: 출력 점수를 바탕으로 레이블 전이 점수를 결합하여 전체 시퀀스의 조건부 확률 계산

수학적 표현

CRF는 입력 시퀀스 ( X = (x_1, x_2, ..., x_n) )와 출력 레이블 시퀀스 ( Y = (y_1, y_2, ..., y_n) )에 대해 다음과 같은 조건부 확률을 정의합니다:

[ P(Y|X) = \frac{1}{Z(X)} \exp\left( \sum_{i=1}^n \left( \theta(y_i, x_i) + A(y_{i-1}, y_i) \right) \right) ]

여기서: - ( \theta(y_i, x_i) ): Bi-LSTM 출력으로부터 얻은 단어 ( x_i )에 레이블 ( y_i )를 붙일 스코어 - ( A(y_{i-1}, y_i) ): 레이블 ( y_{i-1} )에서 ( y_i )로 전이할 때의 전이 점수 - ( Z(X) ): 정규화 항 (partition function)

학습 시, 이 조건부 확률의 로그 가능도를 최대화합니다.

장점

문맥 정보의 포괄적 활용: Bi-LSTM이 앞뒤 문맥을 모두 고려
레이블 일관성 보장: CRF가 레이블 전이 제약을 학습하여 비논리적인 레이블 시퀀스를 억제
엔드 투 엔드 학습 가능: 전체 모델을 하나의 신경망으로 구성하여 기울기 기반 최적화 가능
높은 정확도: 특히 NER와 같은 과제에서 SOTA(SOTA: State-of-the-Art) 모델 등장 전까지 강력한 성능을 보임

활용 사례

과제	설명
개체명 인식 (NER)	사람, 조직, 위치 등 고유명사를 식별하고 분류 (예: "서울" → B-LOC)
품사 태깅 (POS Tagging)	각 단어에 품사를 부여 (예: "달리다" → 동사)
의미 역할 인식 (SRL)	문장 내에서 동사와 그에 수식되는 논리적 역할(주어, 목적어 등)을 레이블링
의도 분석 및 슬롯 추출	대화 시스템에서 사용자 발화의 의도와 관련 정보 추출

구현 예시 (PyTorch 기반)

import torch
import torch.nn as nn
from torchcrf import CRF

class BiLSTM_CRF(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
        super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, bidirectional=True)
        self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, len(tag_to_ix))
        self.crf = CRF(len(tag_to_ix), batch_first=True)

    def forward(self, sentence):
        embeds = self.embedding(sentence)
        lstm_out, _ = self.lstm(embeds)
        emissions = self.hidden2tag(lstm_out)
        return emissions  # CRF 레이어에서 loss 계산 시 사용

    def loss(self, emissions, tags):
        return -self.crf(emissions, tags, reduction='mean')

    def decode(self, emissions):
        return self.crf.decode(emissions)

참고: [torchcrf](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D/Python/torchcrf) 라이브러리는 CRF 계층을 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.

참고 자료

Huang, Z., Xu, W., & Yu, K. (2015). Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging. arXiv:1508.01991
Lafferty, J., McCallum, A., & Pereira, F. (2001). Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. ICML
PyTorch 공식 문서 및 pytorch-crf 라이브러리 문서

관련 문서

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

# Bi-LSTM + CRF

## 개요

**Bi-LSTM + CRF**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 **양방향 장단기 기억 장치**(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)와 **조건부 확률 장**(Conditional Random Field, CRF)을 결합하여, 텍스트의 문맥 정보를 효과적으로 포착하고 레이블 간의 전이 관계를 고려함으로써 높은 정확도를 달성합니다.

주로 **개체명 인식**(Named Entity Recognition, NER), **품사 태깅**(Part-of-Speech Tagging), **의미 역할 인식**(Semantic Role Labeling) 등의 과제에 사용되며, 특히 레이블 간 의존성이 중요한 상황에서 전통적인 단독 Bi-LSTM 모델보다 우수한 성능을 보입니다.

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## 구성 요소

### 1. Bi-LSTM (Bidirectional LSTM)

**LSTM**(Long Short-Term Memory)은 순차적 데이터에서 장기 의존성(long-term dependencies)을 효과적으로 학습할 수 있도록 설계된 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 변형입니다. 그러나 단일 LSTM은 이전 시점의 정보만을 고려하므로, 특정 단어의 의미를 파악할 때 뒤에 나오는 문맥을 반영하지 못합니다.

이를 해결하기 위해 도입된 것이 **Bi-LSTM**입니다. Bi-LSTM은 두 개의 LSTM 레이어를 사용합니다:

- **정방향 LSTM**(Forward LSTM): 시퀀스의 처음부터 끝까지 정보를 처리
- **역방향 LSTM**(Backward LSTM): 시퀀스의 끝부터 처음까지 정보를 처리

이 두 방향의 출력을 결합하면, 각 토큰(예: 단어)에 대해 **앞뒤 문맥을 모두 반영한 히든 상태**(hidden state)를 얻을 수 있습니다. 이 히든 상태는 각 단어의 풍부한 문맥 정보를 포함하게 됩니다.

### 2. CRF (Conditional Random Field)

CRF는 조건부 확률 모델로, 입력 시퀀스가 주어졌을 때 출력 레이블 시퀀스의 전체 확률을 모델링합니다. Bi-LSTM은 각 위치에서 독립적으로 레이블을 예측하지만, **레이블 간의 전이 가능성**(예: "B-PER" 다음에 "I-PER"이 올 수 있으나 "B-LOC"는 올 수 없음)을 고려하지 못하는 단점이 있습니다.

CRF 레이어는 이러한 **레이블 전이 점수**(transition scores)를 학습하여, 전체 시퀀스 레이블의 일관성을 보장합니다. 예를 들어, CRF는 "B-ORG" 다음에 "I-ORG"가 올 가능성을 높이고, "B-ORG" 다음에 "B-PER"가 올 가능성은 낮추도록 학습합니다.

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## 모델 아키텍처

Bi-LSTM + CRF 모델은 다음과 같은 순서로 구성됩니다:

1. **임베딩 레이어**: 각 단어를 밀집 벡터(dense vector)로 변환 (Word2Vec, GloVe, 또는 학습 가능한 임베딩 사용)
2. **Bi-LSTM 레이어**: 임베딩된 시퀀스를 처리하여 각 토큰에 대한 문맥 기반 히든 상태 생성
3. **출력 레이어**: Bi-LSTM의 출력을 레이블 클래스 수만큼의 점수(logit)로 매핑
4. **CRF 레이어**: 출력 점수를 바탕으로 레이블 전이 점수를 결합하여 전체 시퀀스의 조건부 확률 계산

### 수학적 표현

CRF는 입력 시퀀스 \( X = (x_1, x_2, ..., x_n) \)와 출력 레이블 시퀀스 \( Y = (y_1, y_2, ..., y_n) \)에 대해 다음과 같은 조건부 확률을 정의합니다:

\[
P(Y|X) = \frac{1}{Z(X)} \exp\left( \sum_{i=1}^n \left( \theta(y_i, x_i) + A(y_{i-1}, y_i) \right) \right)
\]

여기서:
- \( \theta(y_i, x_i) \): Bi-LSTM 출력으로부터 얻은 단어 \( x_i \)에 레이블 \( y_i \)를 붙일 스코어
- \( A(y_{i-1}, y_i) \): 레이블 \( y_{i-1} \)에서 \( y_i \)로 전이할 때의 전이 점수
- \( Z(X) \): 정규화 항 (partition function)

학습 시, 이 조건부 확률의 로그 가능도를 최대화합니다.

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## 장점

- **문맥 정보의 포괄적 활용**: Bi-LSTM이 앞뒤 문맥을 모두 고려
- **레이블 일관성 보장**: CRF가 레이블 전이 제약을 학습하여 비논리적인 레이블 시퀀스를 억제
- **엔드 투 엔드 학습 가능**: 전체 모델을 하나의 신경망으로 구성하여 기울기 기반 최적화 가능
- **높은 정확도**: 특히 NER와 같은 과제에서 SOTA(SOTA: State-of-the-Art) 모델 등장 전까지 강력한 성능을 보임

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## 활용 사례

| 과제 | 설명 |
|------|------|
| **개체명 인식 (NER)** | 사람, 조직, 위치 등 고유명사를 식별하고 분류 (예: "서울" → B-LOC) |
| **품사 태깅 (POS Tagging)** | 각 단어에 품사를 부여 (예: "달리다" → 동사) |
| **의미 역할 인식 (SRL)** | 문장 내에서 동사와 그에 수식되는 논리적 역할(주어, 목적어 등)을 레이블링 |
| **의도 분석 및 슬롯 추출** | 대화 시스템에서 사용자 발화의 의도와 관련 정보 추출 |

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## 구현 예시 (PyTorch 기반)

```python
import torch
import torch.nn as nn
from torchcrf import CRF

class BiLSTM_CRF(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
        super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, bidirectional=True)
        self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, len(tag_to_ix))
        self.crf = CRF(len(tag_to_ix), batch_first=True)

    def forward(self, sentence):
        embeds = self.embedding(sentence)
        lstm_out, _ = self.lstm(embeds)
        emissions = self.hidden2tag(lstm_out)
        return emissions  # CRF 레이어에서 loss 계산 시 사용

    def loss(self, emissions, tags):
        return -self.crf(emissions, tags, reduction='mean')

    def decode(self, emissions):
        return self.crf.decode(emissions)
```

> **참고**: `torchcrf` 라이브러리는 CRF 계층을 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.

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## 관련 기술 및 발전 방향

- **BERT + CRF**: 사전 훈련된 언어 모델(BERT)을 Bi-LSTM 대신 사용하여 더 강력한 문맥 표현을 추출
- **Transformer + CRF**: 어텐션 기반 모델과 CRF 결합으로 장거리 의존성과 레이블 전이 동시 처리
- **Global Normalization**: CRF는 전역 정규화(global normalization)를 통해 레이블 시퀀스의 전체 구조를 고려

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## 참고 자료

- Huang, Z., Xu, W., & Yu, K. (2015). *Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging*. arXiv:1508.01991
- Lafferty, J., McCallum, A., & Pereira, F. (2001). *Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data*. ICML
- PyTorch 공식 문서 및 `pytorch-crf` 라이브러리 문서

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## 관련 문서

- [LSTM](https://ko.wikipedia.org/wiki/LSTM)
- [CRF (조건부 확률 장)](https://ko.wikipedia.org/wiki/조건부_확률_장)
- [시퀀스 레이블링](https://en.wikipedia.org/wiki/Sequence_labeling)
- [BERT](https://ko.wikipedia.org/wiki/BERT_(모델))

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개요

구성 요소

1. Bi-LSTM (Bidirectional LSTM)

2. CRF (Conditional Random Field)

모델 아키텍처

수학적 표현

장점

활용 사례

구현 예시 (PyTorch 기반)

관련 기술 및 발전 방향

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