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Generating Sentences from a Continuous Space Samuel R. Bowman, Luke Vilnis, Oriol Vinyals, Andrew M. Dai,
 Rafal Jozefowicz & Samy Bengio. Proceedings of the 20th SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL), pages 10–21, 2016. 文献紹介 2018/05/11 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 稲岡 夢人

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Abstract •文全体の分散表現を組込んだRNNベースの
 Variational AutoEncoderに関する研究 •スタイル、話題、構文的特徴などの文全体の特徴をモデル化 •文間の潜在空間の経路を調べることで、その間にある文を
 新たに生成することができる !2

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Abstract •提案モデルを学習させる際の問題を解決する手法の提案 •欠落した語を復元させる効果を実証 •文の潜在空間について興味深い特性について調査 •提案モデルを言語モデルとして使用することについて
 否定的な結果を提示 !3

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Introduction •RNNLMは状態に基づいて文を単語毎に生成
 ← トピックや構文的特徴など文全体の特徴を解釈可能な
   状態で出力しない •Variational AutoEncoderの構造を用いたモデルに
 実用的な訓練手法を利用
 → 文全体の特徴を連続潜在変数として捕捉 !4

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Unsupervised sentence encoding •Sequence AutoEncoder
 → 中間の表現からは妥当な文が出力できない •Skip-thought model •Paragraph Vector !5

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Variational AutoEncoder •潜在変数を確率分布に落とし込んだモデル •潜在変数を単一の点としてではなく潜在空間の領域と
 なるように学習
 → 一般にはガウス分布になるよう近づける •学習では真の分布とEncoderの分布のKL divergenceと
 入出力の差を損失としてそれを小さくする !6

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VAE for sentences •single-layer LSTMをencoder, decoderに用いる
 テキストのVAEを提案 !7

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Optimization •非ゼロなKL-divergence項と小さなcross entropyを
 持つようなエンコーダが理想的 •普通の実装ではKL-divergence項は0になる •KL cost annealingを用いる !8

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Optimization •エンコーダに対して強いデコーダを弱めるために
 Word dropout and historyless decodingを行う •入力系列の単語を確率的にUNKに置換 !9

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Experiments (Language Modeling) •Penn Treebankを用いて言語モデルを学習 •NLLとPPLで評価 •VAEの方が悪い結果であるが、Inputless Decoderでは
 KL lossを含めても性能が向上 !10

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Experiments
 (Imputing missing words) •VAEは欠落語の入力に適している !11

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Impact of word dropout •100% word keepでは典型的な文が出力
 0% word keepでは文法的でない文が出力 !12

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Sampling from the posterior •エンコーダの出力分布の平均、3つのサンプルをデコード •文長とトピックは捉えられている •文が長くなると出力は多様になる !13

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Homotopies •variationalの方が中間の文が
 文法的でトピックが一貫する !14

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Conclusion •自然言語文にVAEを使用する方法の提案 •提案モデルによる欠落語の復元の効果を示した •潜在変数間のサンプリングから一貫性のある多様な文を
 生成できることを示した !15