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
220
Simple and Effective Paraphrastic Similarity from Parallel Translations
katsutan
0
200
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
210
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
250
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
200
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
210
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
310
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
フィンテック養成勉強会#56
finengine
0
140
「何となくテストする」を卒業するためにプロダクトが動く仕組みを理解しよう
kawabeaver
0
280
Kiroと学ぶコンテキストエンジニアリング
oikon48
6
9.8k
S3アクセス制御の設計ポイント
tommy0124
2
190
エラーとアクセシビリティ
schktjm
1
1.2k
現場で効くClaude Code ─ 最新動向と企業導入
takaakikakei
1
200
おやつは300円まで!の最適化を模索してみた
techtekt
PRO
0
290
「全員プロダクトマネージャー」を実現する、Cursorによる仕様検討の自動運転
applism118
12
5.5k
20250910_障害注入から効率的復旧へ_カオスエンジニアリング_生成AIで考えるAWS障害対応.pdf
sh_fk2
3
200
生成AIでセキュリティ運用を効率化する話
sakaitakeshi
0
450
Firestore → Spanner 移行 を成功させた段階的移行プロセス
athug
1
430
品質視点から考える組織デザイン/Organizational Design from Quality
mii3king
0
160
Featured
See All Featured
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
30
9.6k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
31
2.2k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
330
21k
Code Review Best Practice
trishagee
70
19k
Visualization
eitanlees
148
16k
Navigating Team Friction
lara
189
15k
Done Done
chrislema
185
16k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
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