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
Named Entity Recognition With Parallel Recurren...
Search
katsutan
February 19, 2019
Technology
2
190
Named Entity Recognition With Parallel Recurrent Neural Networks
文献紹介
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室
勝田 哲弘
katsutan
February 19, 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
170
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
190
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
220
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
170
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
200
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
270
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
260
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWSではじめる Web APIテスト実践ガイド / A practical guide to testing Web APIs on AWS
yokawasa
8
850
4th place solution Eedi - Mining Misconceptions in Mathematics
rist
0
160
IAMのマニアックな話2025
nrinetcom
PRO
6
1.6k
フォーイット_エンジニア向け会社紹介資料_Forit_Company_Profile.pdf
forit_tech
1
1.8k
RaspberryPi CM4(CM5も)面白いぞ!
nonnoise
1
280
【Forkwell】「正しく」失敗できるチームを作る──現場のリーダーのための恐怖と不安を乗り越える技術 - FL#83 / A team that can fail correctly by forkwell
i35_267
2
190
Global Databaseで実現するマルチリージョン自動切替とBlue/Greenデプロイ
j2yano
0
210
最近のラズピッピいじり / 20250308-rpijam-13th-birthday
akkiesoft
0
150
Dify触ってみた。
niftycorp
PRO
0
110
アウトカムを最大化させるプロダクトエンジニアの動き
hacomono
PRO
0
180
クラウド関連のインシデントケースを収集して見えてきたもの
lhazy
10
2.2k
書籍『入門 OpenTelemetry』 / Intro of OpenTelemetry book
ymotongpoo
10
640
Featured
See All Featured
Embracing the Ebb and Flow
colly
84
4.6k
Side Projects
sachag
452
42k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
69
4.6k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
Visualization
eitanlees
146
15k
BBQ
matthewcrist
87
9.5k
KATA
mclloyd
29
14k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
344
40k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
53
13k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
29
1.1k
Transcript
Named Entity Recognition With Parallel Recurrent Neural Networks 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 勝田
哲弘
Author 2
Abstract • 新しいNERのアーキテクチャを提案 • 複数の独立したBiLSTMを使用し、多様性をもたせる。 ◦ モデル間で正則化を用いることで独立させる • CoNLL 2003
NERデータセットでSoTAを達成 3
Introduction • Named entity recognition: ◦ テキスト中の固有表現を推測するタスク ◦ 各単語に適切なタグを付与する(人名、組織、場所 等)
• 近年では、RNN等を用いた外部リソースを必要としないモデ ルを提案されている。 • 本研究では新たにParallel RNNモデルを提案 4
Related Work NERでは様々な手法が提案されている。 • 人手による素性、言語やドメイン固有のリソースに依存する手法 ◦ 高精度を出すことができるが一般化、拡張が難しい ◦ 新しいデータの対応が難しい •
Neural modelを用いた手法 ◦ この分野で最高の精度を出している 5
Parallel RNNs -To promote diversity パラメータの圧縮のため、LSTMを複数のサイズの小さいモデルに分割する 最終的な隠れ層はLSTMsの隠れ層の連結になる 各LSTMのパラメータが直交するように制約を加える。 6
Implementation Details initialized: Xavier initialization (Glorot and Bengio, 2010) word
embeddings of size: 100 character embedding: max-pooling, single LSTM, dim(char) = 50 dropout: p = 0.1 regularization term parameter: λ = 0.01 optimizer: Adam 7
Results 8
Results 9
Results 10
Conclusion CoNLL 2003の英語データセットで最先端の結果を達成 その容易な分配可能性とパラメータの総数の削減に動機付けられた新しいモデルを提 案 今後は、 異なるタスク、分類および系列ラベリングの評価に関して実験を行っていく モデルがCPU間で並列化されている場合の処理時間を分析して速度を比較 11