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
200
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
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
助けて! XからWaylandに移行しないと新しいGNOMEが使えなくなっちゃう 2025-07-12
nobutomurata
2
200
AI エージェントと考え直すデータ基盤
na0
20
7.9k
TLSから見るSREの未来
atpons
2
310
VS CodeとGitHub Copilotで爆速開発!アップデートの波に乗るおさらい会 / Rapid Development with VS Code and GitHub Copilot: Catch the Latest Wave
yamachu
3
460
[SRE NEXT 2025] すみずみまで暖かく照らすあなたの太陽でありたい
carnappopper
2
470
PHPからはじめるコンピュータアーキテクチャ / From Scripts to Silicon: A Journey Through the Layers of Computing
tomzoh
2
120
Transformerを用いたアイテム間の 相互影響を考慮したレコメンドリスト生成
recruitengineers
PRO
2
440
サービスを止めるな! DDoS攻撃へのスマートな備えと最前線の事例
coconala_engineer
1
180
american aa airlines®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
aaguide
0
500
「現場で活躍するAIエージェント」を実現するチームと開発プロセス
tkikuchi1002
3
320
第64回コンピュータビジョン勉強会「The PanAf-FGBG Dataset: Understanding the Impact of Backgrounds in Wildlife Behaviour Recognition」
x_ttyszk
0
240
AWS CDK 入門ガイド これだけは知っておきたいヒント集
anank
5
750
Featured
See All Featured
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.9k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
25
1.7k
A better future with KSS
kneath
238
17k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.3k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
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