Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
DSGAN: Generative Adversarial Training for Distant Supervision Relation Extraction
Search
katsutan
May 15, 2019
Technology
0
220
DSGAN: Generative Adversarial Training for Distant Supervision Relation Extraction
文献紹介
長岡技術科学大学
勝田 哲弘
katsutan
May 15, 2019
Tweet
Share
More Decks by katsutan
See All by katsutan
What does BERT learn about the structure of language?
katsutan
0
180
Simple and Effective Paraphrastic Similarity from Parallel Translations
katsutan
0
160
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
180
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
200
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
150
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
180
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
250
Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications
katsutan
0
220
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
katsutan
0
250
Other Decks in Technology
See All in Technology
コンテナ・K8s研修 - 前半 コンテナ基礎・ハンズオン【MIXI 24新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
0
170
フルリモートワークはエンジニアの夢を叶えたか? #cm_odyssey
mamohacy
2
600
プレイドにおけるDatadog APMの活用方法
plaidtech
PRO
2
120
可視化プラットフォームGrafanaの基本と活用方法の全て
hamadakoji
0
230
累計ダウンロード数1億8000万を超えるアプリケーションプラットフォームのレガシーシステム脱却とモダン化への道
kmitsuhashi
0
120
Amazon FSx for NetApp ONTAPのパフォーマンスチューニング要素をまとめてみた #cm_odyssey #devio2024
non97
0
220
ソフトウェアエンジニアリングの知見を活かして データ基盤をいい感じにする on Snowflake [MIERUNE BBQ #10]
mtpooh
2
150
スタートアップにおける組織設計とスクラムの長期戦略 / Scrum Fest Kanazawa 2024
yoshikiiida
13
3.6k
AIアシスタントの活用で品質の向上と開発ワークフローのスピードアップ
nagix
1
190
ギークの理想が7つ集まるエムスリーで夢を叶えよう - エムスリー株式会社
m3_engineering
1
260
Classmethod Odyssey 登壇資料
yamahiro
0
390
頼られるのが大好きな 皆さんへ - 支援相手との期待の合わせ方、突き放し方 -/For_people_who_like_to_be_relied_on
naitosatoshi
1
290
Featured
See All Featured
Navigating Team Friction
lara
181
13k
Bash Introduction
62gerente
607
210k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
59
9.6k
How GitHub (no longer) Works
holman
305
140k
Statistics for Hackers
jakevdp
792
220k
A Philosophy of Restraint
colly
200
16k
The Invisible Side of Design
smashingmag
294
50k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
502
140k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
18
2.6k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
79
5.1k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
75
5.9k
Transcript
文献紹介: DSGAN: Generative Adversarial Training for Distant Supervision Relation Extraction
Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Long Papers), pages 496–505 Melbourne, Australia, July 15 - 20, 2018. 長岡技術科学大学 勝田 哲弘
Abstract • Distant supervisoins ◦ 外部データから効果的にラベルを付けることができる ◦ ラベルにノイズがあることが問題 • DSGAN
◦ Generative Adversarial Networkを用いてデータセットのクリーニング ◦ 生成器の出力を負例として判別器を学習 2
Introduction • Relation extraction ◦ 文中のentityペア間の関係を予測する ◦ 例: The [owl]
held the mouse in its [claw]. ▪ Component-Whole • DSによるデータの生成 ◦ ノイズが多く含まれるため、ノイズ除去が課題 3
Adversarial Learning for Distant Supervision 4
Adversarial Learning for Distant Supervision 1. DSからデータセット作 成 2. True
Positive (high), False Positive (low)をG に抽出させる 5
Adversarial Learning for Distant Supervision 1. DSからデータセット作成 2. True Positive
(high), False Positive (low)をGに抽出させる 3. DはGのTPを負例として学習(GがTPを 抽出する能力が上がるほどDの性能は下 がる) 6
Pre-Training Strategy GANはPre-Trainingされたモデルのほうが収束しやすい DSデータセットからP, NG, NDを用意 • Discriminator: simple CNN (P,
ND) ◦ Accuracyが90%を超えるまで学習 • Generator: simple CNN (P, NG) ◦ Pにオーバーフィットさせる 後に、GにFPの確率を徐々に減少させることを学ばせる。 7
DSGAN algorithm 8
Generator LGは離散サンプリングステップを含むため、勾配に基づくアルゴリズムで直接最適化が できない Policy Gradientに基づいて以下の確率を最大化する 9
Discriminator 以下のクロスエントロピー損失関数を最小化する 各エポックの始めにPre-Trainingされたパラメータをロードする 1エポックでDのパフォーマンスが大きく低下 -> robustなG 10
Optimizing Generator Gの品質をより反映するために、2つの角度から報酬rを定義 1. Dでpositiveと判断されるpositive samplesの信頼度を最大化 2. ND上でDの分類精度を下げる(pの最大化) 11
Cleaning Noisy Dataset with Generator • 1つのrelationに対してGeneratorを1つ作成 • GeneratorでDSデータセットを分類 ◦
正例、負例に分割 12
Experiments • Reidel dataset ◦ distant supervision relation extraction dataset
• Freebase ◦ 数十億のtripleを含む知識ベース • New York Times corpus(NYT) • 評価 ◦ 対応するラベル付きデータセットないためHold-Outで評価 13
Training Process of DSGAN NDでDiscriminatorを評価 • 学習が進むにつれ、 Accuracyが下がる 正負の分類精度を評価 •
それぞれの手法でクリーニ ングしたデータで学習 14
Performance Relation Extractionの精度 15
Conclusion • GANによるDistant Supervisionのノイズを除去する方法を提 案 • タスクに依存しないため、あらゆるDistant Supervisionモデル に適用可 •
New York Time datasetで有意な向上が見られた 16