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
250
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
200
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
220
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
310
Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications
katsutan
0
260
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
katsutan
0
290
Other Decks in Technology
See All in Technology
ソースを読むプロセスの例
sat
PRO
15
9.1k
Click A, Buy B: Rethinking Conversion Attribution in ECommerce Recommendations
lycorptech_jp
PRO
0
100
WEBサービスを成り立たせるAWSサービス
takano0131
1
180
Git in Team
kawaguti
PRO
3
380
難しいセキュリティ用語をわかりやすくしてみた
yuta3110
0
250
カンファレンスに託児サポートがあるということ / Having Childcare Support at Conferences
nobu09
1
600
技育祭2025【秋】 企業ピッチ/登壇資料(高橋 悟生)
hacobu
PRO
0
110
Findy Team+ QAチーム これからのチャレンジ!
findy_eventslides
0
420
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
5.6k
【Kaigi on Rails 事後勉強会LT】MeはどうしてGirlsに? 私とRubyを繋いだRail(s)
joyfrommasara
0
270
Claude Code Subagents 再入門 ~cc-sddの実装で学んだこと~
gotalab555
10
16k
AWS Control Tower に学ぶ! IAM Identity Center 権限設計の第一歩 / IAM Identity Center with Control Tower
y___u
1
200
Featured
See All Featured
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
34
2.3k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
27
2k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.7k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
5.9k
A better future with KSS
kneath
239
18k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
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