NERのための転移学習

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1. NERのための転移学習 山口泰弘
2. 自己紹介 山口 泰弘 / Yasuhiro Yamaguchi ID: @altescy 奈良先端科学技術大学院大学 修士１年
3. 転移学習 • あるドメインのデータや学習済みモデルを使って他の ドメインのモデルを学習する手法 • 自然言語処理の分野における転移学習 ◦ Cross-Domain　例: ニュース → SNS ◦ Cross-Lingual　例: 日本語 → 英語 • データの多いドメインから得られる知識を活用したい domain-specificなNERを行いたいと いう要求は現実問題として多そう
4. アプローチ 1. 単語翻訳 (cross-lingual) 2. Fine-Tuning 3. 潜在表現の共有
5. アプローチ: 単語翻訳 NER MODEL 翻訳 ソース言語 ターゲット言語 ラベル
6. アプローチ: 単語翻訳 • Cheap Translation for Cross-Lingual Named Entity Recognition [Mayhew+, 2017] ◦ 単語翻訳によるCross-Lingual NERの提案 • Neural Cross-Lingual NER with Minimal Resources [Xie+, 2018] ◦ 単語埋め込みのアライメントによる単語翻訳 ◦ self-attentionによる語順の違いの吸収
7. アプローチ: Fine-Tuning NER MODEL NER MODEL ソースのデータで学習 ターゲットのデータで再学習
8. アプローチ: Fine-Tuning • How Transferable are Neural Networks in NLP Applications? [Mou+, 2016] ◦ Fine-TuningによるNERタスクの転移学習の可能性を 考察 • Neural Adaptation Layers for Cross-domain Named Entity Recognition [Lin+, 2018] ◦ Fine-Tuningと，固定の学習済みエンコーダの前後に レイヤーを追加する手法の比較
9. アプローチ: 潜在表現の共有 NER MODEL 共有エンコーダ ソース ターゲット
10. アプローチ: 潜在表現の共有 • Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism [Cao+, 2018] ◦ 中国語における，単語分割→NERの転移学習 • Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource Named Entity Recognition [Zhou1+, 2019] ◦ 高リソース→低リソースの転移学習 ◦ 今回はこれにフォーカスします
11. Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource NER [Zhou1+, 2019] 概要 • 高リソース→低リソースの転移学習 • 潜在表現を共有するモデル 提案手法 • リソース同士のデータの不均衡を考慮する （データ規模・予測の難しさ） • リソース特有の特徴を考慮する • 敵対訓練による正則化を行う
12. Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource NER [Zhou1+, 2019] DATNet-P ソース / 共有 / ターゲット DATNet-F すべて共有
13. Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource NER [Zhou1+, 2019] Discriminator • 共有の潜在表現がどちらのリソースのものか判別 • エンコーダは判別器が誤るように学習 • 不均衡を考慮した誤差関数 (いわゆる Focal-Loss) データ規模の不均衡を調整 予測の難しい例を学習 Adversarial Training • 単語埋め込みに敵対的摂動を与えながら学習
14. Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource NER [Zhou1+, 2019] POSなど追加の特徴量を使わず既存手法と同程度以上 cross-lingual cross-domain
15. Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource NER [Zhou1+, 2019] Cross-Lingual (英→西) • ターゲットのデータ数が少ないときはDATNet-F, 多いと きはDATNet-Pがよい Cross-Domain (ニュース→SNS) • データ規模によらずDATNet-Fがよい
16. サーベイの所感 • ソースとターゲットで共有する情報と，ドメイン・ 言語特有の情報の処理を分けて学習する • self-attentionを利用する ◦ 大域的な依存関係を捉える ◦ 言語ごとの語順の違いを吸収する • データの不均衡を考慮する ◦ ソース・ターゲットのデータ規模 ◦ 予測が簡単な例・難しい例