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
Geminiとv0による高速プロトタイピング
shinya337
1
270
ネットワーク保護はどう変わるのか?re:Inforce 2025最新アップデート解説
tokushun
0
210
データ基盤からデータベースまで?広がるユースケースのDatabricksについて教えるよ!
akuwano
3
110
MobileActOsaka_250704.pdf
akaitadaaki
0
150
Delta airlines®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
airtravelguide
0
340
Delta airlines Customer®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
deltahelp
0
750
SEQUENCE object comparison - db tech showcase 2025 LT2
nori_shinoda
0
150
Yahoo!しごとカタログ 新しい境地を創るエンジニア募集!
lycorptech_jp
PRO
0
130
DatabricksにOLTPデータベース『Lakebase』がやってきた!
inoutk
0
120
freeeのアクセシビリティの現在地 / freee's Current Position on Accessibility
ymrl
2
210
マネジメントって難しい、けどおもしろい / Management is tough, but fun! #em_findy
ar_tama
7
1.1k
スタートアップに選択肢を 〜生成AIを活用したセカンダリー事業への挑戦〜
nstock
0
230
Featured
See All Featured
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.4k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
130
19k
Fireside Chat
paigeccino
37
3.5k
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
138
34k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
42
7.4k
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