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
290
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
LinkX_GitHubを基点にした_AI時代のプロジェクトマネジメント.pdf
iotcomjpadmin
0
170
低レイヤを知りたいPHPerのためのCコンパイラ作成入門 完全版 / Building a C Compiler for PHPers Who Want to Dive into Low-Level Programming - Expanded
tomzoh
4
3.2k
フィンテック養成勉強会#54
finengine
0
180
Fabric + Databricks 2025.6 の最新情報ピックアップ
ryomaru0825
1
140
AWS Summit Japan 2025 Community Stage - App workflow automation by AWS Step Functions
matsuihidetoshi
1
260
SalesforceArchitectGroupOsaka#20_CNX'25_Report
atomica7sei
0
170
Claude Code Actionを使ったコード品質改善の取り組み
potix2
PRO
6
2.2k
Microsoft Build 2025 技術/製品動向 for Microsoft Startup Tech Community
torumakabe
2
270
AIのAIによるAIのための出力評価と改善
chocoyama
2
550
AWS CDK 実践的アプローチ N選 / aws-cdk-practical-approaches
gotok365
6
740
Prox Industries株式会社 会社紹介資料
proxindustries
0
290
AWS テクニカルサポートとエンドカスタマーの中間地点から見えるより良いサポートの活用方法
kazzpapa3
2
540
Featured
See All Featured
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.3k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
44
2.4k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
700
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.4k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
48
14k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.4k
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