PU Learning の NLP への応用例
• Sentiment Lexicon Expansion Based on Neural PU Learning, Double
Dictionary Lookup, and Polarity Association (EMNLP 2017)
• SNS などで多く見られる辞書に載っていない新語から感情分析
に役立つ語彙を抽出する
• Learning Word Embeddings for Low-resource Languages by PU
Learning (NAACL-HLT 2018)
• 共起していない単語対を負例ではなく Unlabeled とみなすことで
単語埋め込みを学習する
17 / 19
Slide 18
Slide 18 text
PU Learning の NLP への応用例
• Distantly Supervised Named Entity Recognition using
Positive-Unlabeled Learning (ACL 2019)
• Annotation のついていないテキストと Entity の辞書のみから固有
表現抽出を行う
• Claim Check-Worthiness Detection as Positive Unlabelled Learning
(EMNLP 2020)
• ラベルのついていない Wikipedia や Twitter の文章群から
Check-Worthiness (ファクトチェッキングを行うべきもの) を判定
する
18 / 19
Slide 19
Slide 19 text
参考文献
• 機械学習の現状とこれから (機械学習工学研究会 (2018) 基調講
演) https://www.slideshare.net/MLSE/ss-97568525
• Learning Classifiers from Only Positive and Unlabeled Data (KDD
2008) https://cseweb.ucsd.edu/~elkan/posonly.pdf
• Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data (NIPS 2014)
https://papers.nips.cc/paper/2014/file/
35051070e572e47d2c26c241ab88307f-Paper.pdf
• Semi-Supervised Classification Based on Classification from Positive
and Unlabeled Data (ICML 2017)
https://arxiv.org/abs/1605.06955
• Classification from Positive, Unlabeled and Biased Negative Data
(ICML 2019) https://arxiv.org/abs/1810.00846
19 / 19