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 Dist...
Search
katsutan
May 15, 2019
Technology
0
240
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
190
Simple and Effective Paraphrastic Similarity from Parallel Translations
katsutan
0
180
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
190
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
230
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
180
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
200
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
280
Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications
katsutan
0
240
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
katsutan
0
270
Other Decks in Technology
See All in Technology
いつも初心者向けの記事に助けられているので得意分野では初心者向けの記事を書きます
toru_kubota
2
250
GitHub MCP Serverを使って Pull Requestを作る、レビューする
hiyokose
2
700
はてなの開発20年史と DevOpsの歩み / DevOpsDays Tokyo 2025 Keynote
daiksy
5
1.3k
LangfuseでAIエージェントの 可観測性を高めよう!/Enhancing AI Agent Observability with Langfuse!
jnymyk
0
150
Beyond {shiny}: The Future of Mobile Apps with R
colinfay
1
310
Amazon CloudWatch Application Signals ではじめるバーンレートアラーム / Burn rate alarm with Amazon CloudWatch Application Signals
ymotongpoo
5
230
「ラベルにとらわれない」エンジニアでいること/Be an engineer beyond labels
kaonavi
0
240
「家族アルバム みてね」を支えるS3ライフサイクル戦略
fanglang
4
640
AIで進化するソフトウェアテスト:mablの最新生成AI機能でQAを加速!
mfunaki
0
100
20250408 AI Agent workshop
sakana_ai
PRO
13
2.8k
ペアーズにおけるData Catalog導入の取り組み
hisamouna
0
270
Startups On Rails 2025 @ Tropical on Rails
irinanazarova
0
240
Featured
See All Featured
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.4k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
60k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.1k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
83
5.5k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
67
11k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
129
19k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
55
9.3k
Side Projects
sachag
452
42k
A better future with KSS
kneath
239
17k
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