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
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
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
コミュニティと計画的偶発性理論 - 出会いが人生を変える / Life-Changing Encounters
soudai
PRO
7
1.3k
キャリアを支え組織力を高める「多層型ふりかえり」 / 20250821 Kazuki Mori
shift_evolve
PRO
2
290
サービスロボット最前線:ugoが挑むPhysical AI活用
kmatsuiugo
0
190
GitHub Copilot coding agent を推したい / AIDD Nagoya #1
tnir
2
4.4k
Backboneとしてのtimm2025
yu4u
3
1.3k
帳票Vibe Coding
terurou
0
130
アジャイルテストで高品質のスプリントレビューを
takesection
0
110
Android Studio の 新しいAI機能を試してみよう / Try out the new AI features in Android Studio
yanzm
0
250
.NET開発者のためのAzureの概要
tomokusaba
0
230
Evolution on AI Agent and Beyond - AGI への道のりと、シンギュラリティの3つのシナリオ
masayamoriofficial
0
130
Claude Code x Androidアプリ 開発
kgmyshin
1
540
Delegate authentication and a lot more to Keycloak with OpenID Connect
ahus1
0
240
Featured
See All Featured
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.8k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.3k
Balancing Empowerment & Direction
lara
2
580
Facilitating Awesome Meetings
lara
55
6.5k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Docker and Python
trallard
45
3.5k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
820
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
236
140k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.1k
Done Done
chrislema
185
16k
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