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
250
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
210
Simple and Effective Paraphrastic Similarity from Parallel Translations
katsutan
0
190
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
200
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
240
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
190
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
210
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
300
Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications
katsutan
0
250
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
katsutan
0
280
Other Decks in Technology
See All in Technology
VLMサービスを用いた請求書データ化検証 / SaaSxML_Session_1
sansan_randd
0
220
Foundation Model × VisionKit で実現するローカル OCR
sansantech
PRO
1
320
Agent Development Kitで始める生成 AI エージェント実践開発
danishi
0
130
OPENLOGI Company Profile for engineer
hr01
1
37k
20250807_Kiroと私の反省会
riz3f7
0
190
いかにして命令の入れ替わりについて心配するのをやめ、メモリモデルを愛するようになったか(改)
nullpo_head
6
2.3k
【CEDEC2025】大規模言語モデルを活用したゲーム内会話パートのスクリプト作成支援への取り組み
cygames
PRO
2
790
LLM 機能を支える Langfuse / ClickHouse のサーバレス化
yuu26
6
740
MCP認可の現在地と自律型エージェント対応に向けた課題 / MCP Authorization Today and Challenges to Support Autonomous Agents
yokawasa
5
2k
ロールが細分化された組織でSREと協働するインフラエンジニアは何をするか? / SRE Lounge #18
kossykinto
0
200
【新卒研修資料】数理最適化 / Mathematical Optimization
brainpadpr
25
12k
Amazon Q Developerを活用したアーキテクチャのリファクタリング
k1nakayama
2
200
Featured
See All Featured
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
134
9.5k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.5k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
1k
Faster Mobile Websites
deanohume
308
31k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.4k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Scaling GitHub
holman
461
140k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.2k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
283
13k
KATA
mclloyd
32
14k
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