文献紹介：An Iterative 'Sudoku Style' Approach to Subgraph-based Word Sense Disambiguation

Transcript

1. 文献紹介 2015/02/06 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 岡田 正平

2. 文献情報 An Iterative ‘Sudoku Style’ Approach to Subgraph-based Word Sense

   Disambiguation Steve L. Manion and Raazesh Sainudiin In Proc. of *SEM 2014, pp. 40-50. 2014. 2015/02/06 文献紹介 2

3. 概要 • subgraph-based WSD の改良 • sub-graph の構築と曖昧性解消を相互に行う (iterative approach)

   • 平均的な WSD system に iterative approach を適用する ことで state-of-the-art に匹敵する性能を示す 2015/02/06 文献紹介 3

4. 背景 WSDにおける知識獲得（教師データ）のボトルネック  語彙知識ベース(LKB)を利用した教師な手法への期待 • 語彙の粒度，ドメイン，言語横断 その1種である subgraph-based WSD に着目

   1. LKBs から semantic subgraph を構築 2. graph に基づく重要度の指標を用いて語義を選択 2015/02/06 文献紹介 4

5. 既存の subgraph-based WSD 1. 入力中の語の列を見出し語化 • 1 , ⋯ ,

   ⟼ ℒ, ℒ = 1 , ⋯ , 2. LKB を 1つの semantic graph = (, ℰ)と見做す • ：ノード（語義）集合 • ℰ：エッヂ（語義間の関係）集合 2015/02/06 文献紹介 5

6. 既存の subgraph-based WSD 3. subgraph ℒ を構築 • subtree paths,

   shortest paths, local edges 4. 各語の語義を選択 • 見出し語 が持つ語義集合 = {,1 , ⋯ , , } • subgraph ℒ 中の語義 , の重要度スコア (, ) 2015/02/06 文献紹介 6

7. 既存の subgraph-based WSD 2015/02/06 文献紹介 7

8. 提案手法 • 従来手法では各ステップは独立 • 構築されたsubgraphは変更されない 2015/02/06 文献紹介 8

9. 提案手法 • 提案手法ではこれまでに WSD 済みの語を用いて subgraph を再構築していく 2015/02/06 文献紹介 9

10. 「数独」の解法 2015/02/06 文献紹介 10

11. 「数独」の解法 • 最初にヒントとなる数字がいくつか与えられている • 情報の多い（=曖昧性の少ない）ところから解いていく • 解いた（数字が記入された）マスは次のヒントとなる 2015/02/06 文献紹介 11

12. subgraph-WSD への適用 2015/02/06 文献紹介 12

13. subgraph-WSD への適用 • 単一語義語で subgraph を構築 • 語義の少ない（曖昧性が少ない）語から WSD して行く

    • WSD 済みの語の情報を加えて subgraph を再構築 2015/02/06 文献紹介 13

14. subgraph-WSD への適用 2015/02/06 文献紹介 14

15. subgraph-WSD への適用 2015/02/06 文献紹介 15 ：単一語義の語 , ：2語義の語 図の例では語義2 と1

    が選択される

16. subgraph-WSD への適用 2015/02/06 文献紹介 16 ：3語義の語 図の例では 語義2 が選択される 2

    , 1 がsubgraphに 組み込まれる

17. subgraph-WSD への適用 2015/02/06 文献紹介 17

18. 提案手法 2015/02/06 文献紹介 18 ：語義数 ：最大語義数

19. 評価実験 1 | 実験設定 提案手法 (Iterative approach) の有効性を確認 • LKB：BabelNet

    • データセット：SemEval 2013 Task 12 Multilingual WSD (English) data set • subgraph の構築方法 • subtree paths • shortest paths 2015/02/06 文献紹介 19

20. グラフ中の重要度指標 • In-Degree • Out-Degree • Betweenness Centrality • Sum

    Inverse Path Length • PageRank • HITS Kleinberg • personalized PageRank 2015/02/06 文献紹介 20

21. 文書レベルにおける結果 2015/02/06 文献紹介 21

22. 文レベルにおける結果 2015/02/06 文献紹介 22

23. 改善例 Spanish [1]football players playing in the All-Start [4]League and

    in powerful [12]clubs of the [2]Premier League of [9]England are during the [5]year very active in [4]league and local [8]cup [7]competitions and there are high-level [25]shocks in the [10]European Cups and [2]European Champions League. *[ ]内の数字は語義数 2015/02/06 文献紹介 23

24. 改善例 Spanish [1]football players playing in the All-Start [4]League and

    in powerful [12]clubs of the [2]Premier League of [9]England are during the [5]year very active in [4]league and local [8]cup [7]competitions and there are high-level [25]shocks in the [10]European Cups and [2]European Champions League. *[ ]内の数字は語義数 2015/02/06 文献紹介 24

25. 評価実験 2 最適化の後，他手法と比較 • 比較システム：SemEval 2013 Task 12 より 2015/02/06

    文献紹介 25

26. 評価実験 2 | 結果 2015/02/06 文献紹介 26 MFS: Most Frequent

    Sense + : back-off strategy

27. 評価実験 2 | 結果 2015/02/06 文献紹介 27 PR: PageRank PPR:

    Personalized PR

28. まとめ • subgraph-based WSD の改良 • sub-graph の構築と曖昧性解消を相互に行う (iterative approach)

    • 平均的な WSD system に iterative approach を適用する ことで state-of-the-art に匹敵する性能を示す 2015/02/06 文献紹介 28