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Mina Fujii

June 12, 2020
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  1. ֓ཁ ໨త • ܖ໿ॻ৹ࠪۀ຿ͷޮ཰Խ ໰୊ઃఆ • ܖ໿ॻͷ೚ҙͷςΩετͷͲΜͳ಺༰ؚ͕͍ͭ͘·ΕΔ͔ΛϚϧνϥ ϕϧ෼ྨλεΫͱͯ͠ղ͘ ख๏ •

    ΋ͱ΋ͱը૾λεΫʹଟ͘࢖༻͞Ε͍ͯͨϚϧνϥϕϧ෼ྨख๏Λ೔ຊ ޠͷܖ໿ॻςΩετʹԠ༻ 1% |# | 2 of 35
  2. ݚڀഎܠ ৹ࠪۀ຿ͷྲྀΕ  ܖ໿ॻͷ಺༰೺Ѳ  ϦεΫՕॴચ͍ग़͠  ʢϦεΫ͕͋Ε͹ʣ৚จͷमਖ਼ ݱঢ় •

    ܖ໿క݁ͷࡍͷܖ໿ॻ಺༰ͷνΣοΫͱϨϏϡʔ͸ਓखͰߦ ΘΕ͓ͯΓɺଟେͳίετͱ࣌ؒΛཁ͍ͯ͠Δ • ৹ࠪऀʹΑͬͯ৹ࠪ༳Ε͕ੜ͡Δ 11% |######### | 6 of 35
  3. Ξ΢τϥΠϯ  ݚڀͷഎܠ  ৹߲ࠪ໨ͷఆٛ  ৚จϚϧνϥϕϧ෼ྨʹΑΔ৹߲ࠪ໨ͷಉఆ Ϛϧνϥϕϧ෼ྨͱ͸ ఏҊख๏ σʔληοτ

    ࣮ݧ݁Ռ  Ϛϧνϥϕϧ෼ྨΛԠ༻ͨ͠৚จͷ෼ׂ Ϛϧνϥϕϧ෼ྨϞσϧͷ׆༻ ࣄྫ ࣄྫ  ·ͱΊ 40% |####################################### | 18 of 35
  4. Ξ΢τϥΠϯ  ݚڀͷഎܠ  ৹߲ࠪ໨ͷఆٛ  ৚จϚϧνϥϕϧ෼ྨʹΑΔ৹߲ࠪ໨ͷಉఆ Ϛϧνϥϕϧ෼ྨͱ͸ ఏҊख๏ σʔληοτ

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  5. Ϛϧνϥϕϧ෼ྨͱ͸ Ϛϧνϥϕϧ෼ྨ • ର৅ͷσʔλʹ୯਺·ͨ͸ෳ਺ͷϥϕϧΛׂΓ౰ͯΔλεΫ • ຊݚڀͰѻ͏Ϛϧνϥϕϧ෼ྨ͸ɺσʔλʹ෇༩͞ΕΔՄೳ ੑͷ͋Δީิϥϕϧ਺Λ ͱ͢ΔͱڭࢣϕΫτϧ y ͸࣍ͷ

    ؔ܎Λຬͨ͢ • ڭࢣϕΫτϧͷ֤ཁૉ͕ɺީิϥϕϧʹ֘౰͢Δ͔൱͔Λɺ 1 or 0Ͱ༧ଌ͢Δ 教師ベクトル 候補ラベル数 49% |################################################# | 21 of 35
  6. Ϛϧνϥϕϧ෼ྨͱ͸ article_text 業務遂行上の 注意義務 _label 再委託の可否 条件_label 再委託先に課 す義務_label 再委託先の行

    為に対する責 任_label 甲は善良なる管理者の注意をもって本件業務を遂行しなけ ればならない。 1 0 0 0 乙は法令等により禁止されている場合を除き委託業務の全 部又は一部を第三者に再委託することができるものとする。 この場合には乙はかかる第三者に対 して、自己の責任に おいて本契約及び個別契約に定める乙 の義務を遵守させ るとともに 、当該 第三者の行為について責任を負うものと する。 0 1 1 1 nσʔλͷྫʢ = 4ͷ৔߹ʣ ྫͷ৚จ ྫͷ৚จ 53% |#################################################### | 22 of 35
  7. • ਖ਼ղϥϕϧશମͰ͸ᮢ஋ʙ͋ͨΓͷਖ਼ղ཰͕࠷΋ߴ͍ • ਖ਼ղϥϕϧ਺ʹΑͬͯਖ਼ղ཰͕࠷େͱͳΔᮢ஋͕ҟͳΔ 確率閾値 正解率 ࣮ݧ݁Ռ 68% |############################################################################# |

    26 of 35 正解ラベル数が 1 のとき正 解率が最も高くなるのは閾値 0.4〜0.6 正解ラベル数が 4 のとき正 解率が最も高くなるのは閾値 0.2〜0.3 例えば…
  8. Ϛϧνϥϕϧ෼ྨϞσϧͷ׆༻ ಈػ • Ϛϧνϥϕϧ෼ྨͷֶशࡁΈϞσϧΛ࢖༻ͯ͠ϥϕϧͷ༧ଌ֬཰ܭࢉ ͢Δ͜ͱͰɺ৚จͷ෦෼ͷ෼ྨΛߦ͍͍ͨ • ৚จͷ෦෼ͷϥϕϧ͕෼͔Ε͹ɺςΩετ෼ׂʹԠ༻͕Ͱ͖ΔͷͰ͸ ͳ͍͔ ༧ଌ֬཰ͷܭࢉํ๏ 1.

    Nจࣈ͋ΔςΩετʹ͍ͭͯઌ಄͔Βkจࣈநग़ͨ͠ςΩετΛֶश ࡁΈϞσϧʹೖྗ͠ɺ༧ଌͨ݁͠ՌΛอ࣋͢Δ 2. 1.ʹؔͯ͠ k= 1, 2, ..., N ·Ͱ܁Γฦ͢ 3. 2.ͷ݁ՌΛ݁߹ɺՄࢹԽ͢Δ 75% |###################################################################################### | 28 of 35
  9. ࣄྫ1ʢ੒ޭࣄྫʣ ݁Ռ • ೖྗςΩετ͕ 1 ∼ 11 จࣈ·Ͱ͸มԽ͕ݟΒ Εͳ͍͕ɺʮ೔ຊ๏ʯʹ൓Ԡ͠४ڌ๏ϥϕϧ ͷ༧ଌ֬཰্͕͕Γɺʮ౦ژʯ΍ʮ஍ํࡋ൑

    ॴʯʹ൓Ԡͯ͠؅׋ϥϕϧͷ༧ଌ֬཰্͕ ͕͍ͬͯΔ ߟ࡯ • ʮ؅׋ʯϥϕϧͷ֬཰্͕͕ͬͯ΋ඞͣ͠΋ ʮ४ڌ๏ʯϥϕϧͷ֬཰͕མͪͳ͍ͷ͕Ϛϧ νϥϕϧ෼ྨͷಛ௃ • ͜ͷΑ͏ͳτʔΫϯͱϥϕϧͷؔ܎͕͸͖ͬ Γ͍ͯ͠ΔλΠϓͷ৚จ͸ɺ৹߲ࠪ໨͝ͱͷ ςΩετ෼ׂ͕Ͱ͖ΔՄೳੑ͕ߴ͍͜ͱΛ ͍ࣔࠦͯ͠Δ 81% |######################################################################################### | 29 of 35
  10. ࣄྫ2ʢࣦഊࣄྫʣ ݁Ռ • ༧ଌ͞Εͨ෇༩ϥϕϧू߹͸ਖ਼ղͰ͋Δ ΋ͷͷɺೖྗςΩετ͕ 165 จࣈΛա͗ ͨޙ൒ʹ͓͍ͯϥϕϧͷ༧ଌ֬཰͕ٸܹ ʹݮগͨͨ͠Ίɺෆਖ਼ղͱͳͬͨ •

    ϥϕϧू߹ͷ૊Έ߹ΘͤʹΑͬͯ͸ɺ͏ ·͍͔͘ͳ͍΋ͷ͕͋ͬͨ ߟ࡯ • ೖྗςΩετͷ௕͔͞ΒϞσϧʹ༩͑Β ΕΔ৘ใྔ͸ෆ଍͍ͯ͠Δͱ͸ݴ͑ͳ͍ • ҟͳΔ৹߲ࠪ໨ʹಉ͡τʔΫϯͷग़ݱ͕ ֬ೝͰ͖ΔΑ͏ͳ಺༰͕͍ۙ͠ෳ਺ͷ৹ ߲ࠪ໨Λ΋ͭλΠϓͷ৚จ͸ςΩετ෼ ׂͷ೉қ౓͕ߴ͍ 86% |############################################################################################ | 30 of 35
  11. ·ͱΊ ̍. ϦʔΨϧσʔληοτͷ࡞੒ • ৹߲ࠪ໨Λ޿͘໢ཏͨ͠2ສ৚จΛ௒͑Δେن໛ͳσʔλ ηοτͷ࡞੒ ৚จϚϧνϥϕϧ෼ྨʹΑΔ৹߲ࠪ໨ͷಉఆͷͨΊͷ ख๏ͷఏҊ • ࣮ݧͷ݁Ռɺܖ໿ྨܕʹؔ܎ͳ͘աෆ଍ͳ͘ਖ਼֬ʹ༧ଌϥϕ

    ϧू߹Λ෇༩͢Δ༧ଌਫ਼౓͸ 31 ∼ 64 %ʢᮢ஋0.5ͷ৔߹ʣ 95% |####################################################################################################### | 33 of 35
  12. ࢀߟจݙ [1] Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., and Toutanova,

    K.: BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. [2] ౻Ҫ ඒᇠ, ؠ৓ ҆ߒ, Ճ౻ ߃ত: ܖ໿ॻςΩετͷಛ௃෼ੳͱͦͷࣗಈ෼ྨͷࢼΈʙ ϦʔΨϧςοΫͷԠ༻ʹ޲͚ͯʙ, ୈ 6 ճࣗવݴޠॲཧγϯϙδ΢Ϝ, pp.1-6, 2019. [3] ٢ଜࡷ྄, അ৔ઇ೫, ࣛౡٱ࢚: Ϋϥ΢υιʔγϯ άʹΑΔϚϧνϥϕϧ෼ྨͷͨΊͷ RAkEL Λ༻͍ͨ඼࣭؅ཧ๏, ਓ޻஌ೳֶձશࠃେձ࿦จू, Vol.JSAI2016, pp.1-4, 2016. [4] Zhang, M.-L. and Zhou, Z.-H. : Multilabel Neural Networks with Applications to Funcntional Genomics and Text Categorization. In IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.18, Issue10, pp.1338-1351, 2006. 100% |################################################################################################################ | fin.