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
Phrase-level Self-Attention Networks for Univer...
Search
katsutan
January 28, 2019
Technology
0
230
Phrase-level Self-Attention Networks for Universal Sentence Encoding
文献紹介
長岡技術科学大学 勝田 哲弘
http://aclweb.org/anthology/D18-1408
katsutan
January 28, 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
AI時代だからこそ考える、僕らが本当につくりたいスクラムチーム / A Scrum Team we really want to create in this AI era
takaking22
7
4k
綺麗なデータマートをつくろう_データ整備を前向きに考える会 / Let's create clean data mart
brainpadpr
3
340
"プロポーザルってなんか怖そう"という境界を超えてみた@TSUDOI by giftee Tech #1
shilo113
0
160
From Prompt to Product @ How to Web 2025, Bucharest, Romania
janwerner
0
120
実装で解き明かす並行処理の歴史
zozotech
PRO
1
640
AI駆動開発を推進するためにサービス開発チームで 取り組んでいること
noayaoshiro
0
240
Uncle Bobの「プロフェッショナリズムへの期待」から学ぶプロの覚悟
nakasho
2
100
M5製品で作るポン置きセルラー対応カメラ
sayacom
0
170
関係性が駆動するアジャイル──GPTに人格を与えたら、対話を通してふりかえりを習慣化できた話
mhlyc
0
140
How to achieve interoperable digital identity across Asian countries
fujie
0
140
社内報はAIにやらせよう / Let AI handle the company newsletter
saka2jp
8
1.3k
SREとソフトウェア開発者の合同チームはどのようにS3のコストを削減したか?
muziyoshiz
1
110
Featured
See All Featured
Producing Creativity
orderedlist
PRO
347
40k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
209
24k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
51k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Writing Fast Ruby
sferik
629
62k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
Facilitating Awesome Meetings
lara
56
6.6k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
34
6.1k
Transcript
Phrase-level Self-Attention Networks for Universal Sentence Encoding Wei Wu, Houfeng
Wang, Tianyu Liu, Shuming Ma Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 3729–3738 Brussels, Belgium, 2018. 文献紹介 長岡技術科学大学 勝田 哲弘
Abstract • Phrase-level SelfAttention Networks (PSAN)を提案 • フレーズで自己注意を行うため、メモリ消費が少ない • gated
memory updating mechanismでツリー構造を組み込 むことで階層的に単語表現を学習できる • 少ないメモリで様々なタスクでSotAを達成
Introduction 文のエンコーダにはRNNやCNNが用いられる • RNN:並列化できず、時間効率が悪い • CNN:パフォーマンスがRNNより悪い RNN/CNNを用いない Phrase-level SelfAttention Networks
(PSAN)を提案
Proposed Model ツリー構造は、階層レベルTで異なる粒度で分割することができる
Proposed Model phrase represented: word embeddings: 最初にフレーズ内の単語アライメントを計算する
Proposed Model attention mechanismの出力はフレーズ内の各単語間の加重合計 Phrase-level Self-Attentionの最終的な出力は各入力単語ベクトルをattention mechanismの出力と比較することで得られる。
Gated Memory Updatin • 先程の手法(PSA)は1つの分割レベルに対する計算 ◦ ツリー構造は様々な粒度で分割できる ◦ 階層的に学習するためにgated memory
updating mechanismを提案 各レイヤ間でパラメータを共有
Sentence Summarization 最終的に固定長の文ベクトルに要約する
Experiments word embedding:GloVe (300次元) 階層レベルT:3(固定) 学習データ:SNLIデータセット 文分類、自然言語推論、テキスト類似性を含む様々なNLPタスク でPSANを評価 構文解析:Stanford PCFG
Parser 3.5.2
Training Setting Natural language inference(NLI)によってエンコーダを学習する 学習データ:Stanford Natural Language Inference (SNLI)
dataset • 549367/9842/9824 sentence pairs
Evaluation Setting 意味論に基づいて解くことができる広範囲のタスクでモデルを評価
Overall Performance
Overall Performance
Analysis of Sentence Length 長い文に対して一貫してPSANが高い 段階的な学習が文中の長期的な依存関係の 学習に役立つ
Visualization and Case Study
Conclusion • 構文情報を用いた文のエンコーダモデルを提案 ◦ 意味的、構文的に重要な単語間の相互作用に注目 • パラメータ数を減らし、メモリ消費を20%以上削減 • 様々なタスクで有効性が示された