KF-DeBERTa

카카오뱅크 & 에프엔가이드에서 학습한 금융 도메인 특화 언어모델을 공개합니다.

Model description

KF-DeBERTa는 범용 도메인 말뭉치와 금융 도메인 말뭉치를 함께 학습한 언어모델 입니다.
모델 아키텍쳐는 DeBERTa-v2를 기반으로 학습하였습니다.
- ELECTRA의 RTD를 training objective로 사용한 DeBERTa-v3는 일부 task(KLUE-RE, WoS, Retrieval)에서 상당히 낮은 성능을 확인하여 최종 아키텍쳐는 DeBERTa-v2로 결정하였습니다.
범용 도메인 및 금융 도메인 downstream task에서 모두 우수한 성능을 확인하였습니다.
- 금융 도메인 downstream task의 철저한 성능검증을 위해 다양한 데이터셋을 통해 검증을 수행하였습니다.
- 범용 도메인 및 금융 도메인에서 기존 언어모델보다 더 나은 성능을 보여줬으며 특히 KLUE Benchmark에서는 RoBERTa-Large보다 더 나은 성능을 확인하였습니다.

Usage

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("kakaobank/kf-deberta-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kakaobank/kf-deberta-base")

text = "카카오뱅크와 에프엔가이드가 금융특화 언어모델을 공개합니다."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
model_output = model(**inputs)
print(model_output)

Benchmark

모든 task는 아래와 같은 기본적인 hyperparameter search만 수행하였습니다.
- batch size: {16, 32}
- learning_rate: {1e-5, 3e-5, 5e-5}
- weight_decay: {0, 0.01}
- warmup_proportion: {0, 0.1}

KLUE Benchmark

Model	YNAT	KLUE-ST	KLUE-NLI	KLUE-NER	KLUE-RE	KLUE-DP	KLUE-MRC	WoS	AVG
	F1	Pearsonr/F1	ACC	F1-Entity/F1-Char	F1-micro/AUC	UAS/LAS	EM/ROUGE	JGA/F1-S
mBERT (Base)	82.64	82.97/75.93	72.90	75.56/88.81	58.39/56.41	88.53/86.04	49.96/55.57	35.27/88.60	71.26
XLM-R (Base)	84.52	88.88/81.20	78.23	80.48/92.14	57.62/57.05	93.12/87.23	26.76/53.36	41.54/89.81	72.28
XLM-R (Large)	87.30	93.08/87.17	86.40	82.18/93.20	58.75/63.53	92.87/87.82	35.23/66.55	42.44/89.88	76.17
KR-BERT (Base)	85.36	87.50/77.92	77.10	74.97/90.46	62.83/65.42	92.87/87.13	48.95/58.38	45.60/90.82	74.67
KoELECTRA (Base)	85.99	93.14/85.89	86.87	86.06/92.75	62.67/57.46	90.93/87.07	59.54/65.64	39.83/88.91	77.34
KLUE-BERT (Base)	86.95	91.01/83.44	79.87	83.71/91.17	65.58/68.11	93.07/87.25	62.42/68.15	46.72/91.59	78.50
KLUE-RoBERTa (Small)	85.95	91.70/85.42	81.00	83.55/91.20	61.26/60.89	93.47/87.50	58.25/63.56	46.65/91.50	77.28
KLUE-RoBERTa (Base)	86.19	92.91/86.78	86.30	83.81/91.09	66.73/68.11	93.75/87.77	69.56/74.64	47.41/91.60	80.48
KLUE-RoBERTa (Large)	85.88	93.20/86.13	89.50	84.54/91.45	71.06/73.33	93.84/87.93	75.26/80.30	49.39/92.19	82.43
KF-DeBERTa (Base)	87.51	93.24/87.73	88.37	89.17/93.30	69.70/75.07	94.05/87.97	72.59/78.08	50.21/92.59	82.83

굵은글씨는 모든 모델중 가장높은 점수이며, 밑줄은 base 모델 중 가장 높은 점수입니다.

금융도메인 벤치마크

Model	FN-Sentiment (v1)	FN-Sentiment (v2)	FN-Adnews	FN-NER	KorFPB	KorFiQA-SA	KorHeadline	Avg (FiQA-SA 제외)
	ACC	ACC	ACC	F1-micro	ACC	MSE	Mean F1
KLUE-RoBERTa (Base)	98.26	91.21	96.34	90.31	90.97	0.0589	81.11	94.03
KoELECTRA (Base)	98.26	90.56	96.98	89.81	92.36	0.0652	80.69	93.90
KF-DeBERTa (Base)	99.36	92.29	97.63	91.80	93.47	0.0553	82.12	95.27

FN-Sentiment: 금융도메인 감성분석
FN-Adnews: 금융도메인 광고성기사 분류
FN-NER: 금융도메인 개체명인식
KorFPB: FinancialPhraseBank 번역데이터
- Cite: Malo, Pekka, et al. "Good debt or bad debt: Detecting semantic orientations in economic texts." Journal of the Association for Information Science and Technology 65.4 (2014): 782-796.
KorFiQA-SA: FiQA-SA 번역데이터
- Cite: Maia, Macedo & Handschuh, Siegfried & Freitas, Andre & Davis, Brian & McDermott, Ross & Zarrouk, Manel & Balahur, Alexandra. (2018). WWW'18 Open Challenge: Financial Opinion Mining and Question Answering. WWW '18: Companion Proceedings of the The Web Conference 2018. 1941-1942. 10.1145/3184558.3192301.
KorHeadline: Gold Commodity News and Dimensions 번역데이터
- Cite: Sinha, A., & Khandait, T. (2021, April). Impact of News on the Commodity Market: Dataset and Results. In Future of Information and Communication Conference (pp. 589-601). Springer, Cham.

범용도메인 벤치마크

Model	NSMC	PAWS	KorNLI	KorSTS	KorQuAD	Avg (KorQuAD 제외)
	ACC	ACC	ACC	spearman	EM/F1
KLUE-RoBERTa (Base)	90.47	84.79	81.65	84.40	86.34/94.40	85.33
KoELECTRA (Base)	90.63	84.45	82.24	85.53	84.83/93.45	85.71
KF-DeBERTa (Base)	91.36	86.14	84.54	85.99	86.60/95.07	87.01

License

KF-DeBERTa의 소스코드 및 모델은 MIT 라이선스 하에 공개되어 있습니다.
라이선스 전문은 MIT 파일에서 확인할 수 있습니다.
모델의 사용으로 인해 발생한 어떠한 손해에 대해서도 당사는 책임을 지지 않습니다.

Citation

@proceedings{jeon-etal-2023-kfdeberta,
  title         = {KF-DeBERTa: Financial Domain-specific Pre-trained Language Model},
  author        = {Eunkwang Jeon, Jungdae Kim, Minsang Song, and Joohyun Ryu},
  booktitle     = {Proceedings of the 35th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology},
  moth          = {oct},
  year          = {2023},
  publisher     = {Korean Institute of Information Scientists and Engineers},
  url           = {http://www.hclt.kr/symp/?lnb=conference},
  pages         = {143--148},
}

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Model description

KF-DeBERTa는 범용 도메인 말뭉치와 금융 도메인 말뭉치를 함께 학습한 언어모델 입니다.

모델 아키텍쳐는 DeBERTa-v2를 기반으로 학습하였습니다.

ELECTRA의 RTD를 training objective로 사용한 DeBERTa-v3는 일부 task(KLUE-RE, WoS, Retrieval)에서 상당히 낮은 성능을 확인하여 최종 아키텍쳐는 DeBERTa-v2로 결정하였습니다.

범용 도메인 및 금융 도메인 downstream task에서 모두 우수한 성능을 확인하였습니다.

금융 도메인 downstream task의 철저한 성능검증을 위해 다양한 데이터셋을 통해 검증을 수행하였습니다.
범용 도메인 및 금융 도메인에서 기존 언어모델보다 더 나은 성능을 보여줬으며 특히 KLUE Benchmark에서는 RoBERTa-Large보다 더 나은 성능을 확인하였습니다.

Usage

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("kakaobank/kf-deberta-base") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kakaobank/kf-deberta-base") text = "카카오뱅크와 에프엔가이드가 금융특화 언어모델을 공개합니다." tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") model_output = model(**inputs) print(model_output)

Benchmark

모든 task는 아래와 같은 기본적인 hyperparameter search만 수행하였습니다.

batch size: {16, 32}
learning_rate: {1e-5, 3e-5, 5e-5}
weight_decay: {0, 0.01}
warmup_proportion: {0, 0.1}

KLUE Benchmark

Model	YNAT	KLUE-ST	KLUE-NLI	KLUE-NER	KLUE-RE	KLUE-DP	KLUE-MRC	WoS	AVG
	F1	Pearsonr/F1	ACC	F1-Entity/F1-Char	F1-micro/AUC	UAS/LAS	EM/ROUGE	JGA/F1-S
mBERT (Base)	82.64	82.97/75.93	72.90	75.56/88.81	58.39/56.41	88.53/86.04	49.96/55.57	35.27/88.60	71.26
XLM-R (Base)	84.52	88.88/81.20	78.23	80.48/92.14	57.62/57.05	93.12/87.23	26.76/53.36	41.54/89.81	72.28
XLM-R (Large)	87.30	93.08/87.17	86.40	82.18/93.20	58.75/63.53	92.87/87.82	35.23/66.55	42.44/89.88	76.17
KR-BERT (Base)	85.36	87.50/77.92	77.10	74.97/90.46	62.83/65.42	92.87/87.13	48.95/58.38	45.60/90.82	74.67
KoELECTRA (Base)	85.99	93.14/85.89	86.87	86.06/92.75	62.67/57.46	90.93/87.07	59.54/65.64	39.83/88.91	77.34
KLUE-BERT (Base)	86.95	91.01/83.44	79.87	83.71/91.17	65.58/68.11	93.07/87.25	62.42/68.15	46.72/91.59	78.50
KLUE-RoBERTa (Small)	85.95	91.70/85.42	81.00	83.55/91.20	61.26/60.89	93.47/87.50	58.25/63.56	46.65/91.50	77.28
KLUE-RoBERTa (Base)	86.19	92.91/86.78	86.30	83.81/91.09	66.73/68.11	93.75/87.77	69.56/74.64	47.41/91.60	80.48
KLUE-RoBERTa (Large)	85.88	93.20/86.13	89.50	84.54/91.45	71.06/73.33	93.84/87.93	75.26/80.30	49.39/92.19	82.43
KF-DeBERTa (Base)	87.51	93.24/87.73	88.37	89.17/93.30	69.70/75.07	94.05/87.97	72.59/78.08	50.21/92.59	82.83

굵은글씨는 모든 모델중 가장높은 점수이며, 밑줄은 base 모델 중 가장 높은 점수입니다.

금융도메인 벤치마크

Model	FN-Sentiment (v1)	FN-Sentiment (v2)	FN-Adnews	FN-NER	KorFPB	KorFiQA-SA	KorHeadline	Avg (FiQA-SA 제외)
	ACC	ACC	ACC	F1-micro	ACC	MSE	Mean F1
KLUE-RoBERTa (Base)	98.26	91.21	96.34	90.31	90.97	0.0589	81.11	94.03
KoELECTRA (Base)	98.26	90.56	96.98	89.81	92.36	0.0652	80.69	93.90
KF-DeBERTa (Base)	99.36	92.29	97.63	91.80	93.47	0.0553	82.12	95.27

FN-Sentiment: 금융도메인 감성분석

FN-Adnews: 금융도메인 광고성기사 분류

FN-NER: 금융도메인 개체명인식

KorFPB: FinancialPhraseBank 번역데이터

Cite: Malo, Pekka, et al. "Good debt or bad debt: Detecting semantic orientations in economic texts." Journal of the Association for Information Science and Technology 65.4 (2014): 782-796.

KorFiQA-SA: FiQA-SA 번역데이터

Cite: Maia, Macedo & Handschuh, Siegfried & Freitas, Andre & Davis, Brian & McDermott, Ross & Zarrouk, Manel & Balahur, Alexandra. (2018). WWW'18 Open Challenge: Financial Opinion Mining and Question Answering. WWW '18: Companion Proceedings of the The Web Conference 2018. 1941-1942. 10.1145/3184558.3192301.

KorHeadline: Gold Commodity News and Dimensions 번역데이터

Cite: Sinha, A., & Khandait, T. (2021, April). Impact of News on the Commodity Market: Dataset and Results. In Future of Information and Communication Conference (pp. 589-601). Springer, Cham.

범용도메인 벤치마크

Model	NSMC	PAWS	KorNLI	KorSTS	KorQuAD	Avg (KorQuAD 제외)
	ACC	ACC	ACC	spearman	EM/F1
KLUE-RoBERTa (Base)	90.47	84.79	81.65	84.40	86.34/94.40	85.33
KoELECTRA (Base)	90.63	84.45	82.24	85.53	84.83/93.45	85.71
KF-DeBERTa (Base)	91.36	86.14	84.54	85.99	86.60/95.07	87.01

Citation

@proceedings{jeon-etal-2023-kfdeberta, title = {KF-DeBERTa: Financial Domain-specific Pre-trained Language Model}, author = {Eunkwang Jeon, Jungdae Kim, Minsang Song, and Joohyun Ryu}, booktitle = {Proceedings of the 35th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology}, moth = {oct}, year = {2023}, publisher = {Korean Institute of Information Scientists and Engineers}, url = {http://www.hclt.kr/symp/?lnb=conference}, pages = {143--148}, }