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
文献紹介:Bayesian Optimization of Text Representations
Search
Atom
April 08, 2019
Technology
0
130
文献紹介:Bayesian Optimization of Text Representations
長岡技術科学大学
自然言語処理研究室
吉澤亜斗武
Atom
April 08, 2019
Tweet
Share
More Decks by Atom
See All by Atom
文献紹介 / Structure-based Knowledge Tracing: An Influence Propagation View
roraidolaurent
0
89
文献紹介 / Knowledge Tracing with GNN
roraidolaurent
0
93
文献紹介 / Non-Intrusive Parametric Reduced Order Models withHigh-Dimensional Inputs via Gradient-Free Active Subspace
roraidolaurent
0
55
ニューラルネットワークのベイズ推論 / Bayesian inference of neural networks
roraidolaurent
1
2.8k
Graph Convolutional Networks
roraidolaurent
0
230
文献紹介 / A Probabilistic Annotation Model for Crowdsourcing Coreference
roraidolaurent
0
69
文献紹介Deep Temporal-Recurrent-Replicated-Softmax for Topical Trends over Time
roraidolaurent
0
100
文献紹介/ Bayesian Learning for Neural Dependency Parsing
roraidolaurent
0
120
ポッキー数列の加法定理 / Pocky number additon theorem
roraidolaurent
0
210
Other Decks in Technology
See All in Technology
Microsoft Defender XDRで疲弊しないためのインシデント対応
sophiakunii
3
400
Ktor + Google Cloud Tasks/PubSub におけるOTel Messaging計装の実践
sansantech
PRO
1
250
SAE J1939シミュレーション環境構築
daikiokazaki
0
130
AWS Well-Architected から考えるオブザーバビリティの勘所 / Considering the Essentials of Observability from AWS Well-Architected
sms_tech
1
850
FAST導入1年間のふりかえり〜現実を直視し、さらなる進化を求めて〜 / Review of the first year of FAST implementation
wooootack
1
120
Wasmで社内ツールを作って配布しよう
askua
0
110
Shadow DOMとセキュリティ - 光と影の境界を探る / Shibuya.XSS techtalk #13
masatokinugawa
0
270
ML Pipelineの開発と運用を OpenTelemetryで繋ぐ @ OpenTelemetry Meetup 2025-07
getty708
0
230
地図と生成AI
nakasho
0
690
TypeScript 上達の道
ysknsid25
5
510
自分がLinc’wellで提供しているプロダクトを理解するためにやったこと
murabayashi
1
160
メモ整理が苦手な者による頑張らないObsidian活用術
optim
0
120
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
223
9.7k
Side Projects
sachag
455
43k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.9k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
695
190k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
22k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
43
7.6k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Transcript
Bayesian Optimization of Text Representations Dani Yogatama, Lingpeng Kong, Noah
A.Smith 文献紹介 2019/4/8 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 吉澤 亜斗武 Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 2100–2105, Lisbon, Portugal, 17-21 September 2015.
Abstract ・機械学習の手法において,入力するテキストの表現方法を 逐次的最適化によって自動決定する方法を提案 ・標準的な線形モデルがニューラルネットワークなどの 非線形モデルに迫る性能を発揮 ・特に,トピック分類や感情分析において有効 2
1. Introduction ・機械学習の入力にテキストを入れる際,複数のテキスト 表現があり,その比較実験に時間がかかることが多い. 例)stop words を取り除くか,否か? 単語の重みづけは二値か,あるいは TF-IDF か?
・これらの組み合わせの決定は,パフォーマンスに重要 ・ハイパーパラメータの最適化と同様に扱えるのでは? ・sequential model based optimization (SMBO) を適応する. 3
2. Problem Formulation and Notation ・訓練データ: = . 1 ,
, 1 , ⋯ , . 𝑛𝑛 , , 𝑛𝑛 . 𝑛𝑛 : 番目の入力文書 , 𝑛𝑛 :出力空間(分類先) ・開発データを用いて,適当な指標(分類精度,尤度,F値)を 用いてハイパーパラメータを調整する. ・入力のベクトル表現: ・ = () 4
3. Bayesian Optimization 5
3. Bayesian Optimization 6 Tree-structured Parzen estimator (TPE)
3. Bayesian Optimization 7
4. Experiments 8 ・本手法をロジスティック 回帰に適用した. ・Hyperparameterの推定の 試行は30回行った. ・ベースラインと同じ訓練/ テストを行い,開発データは 訓練データのうち2割を使う.
4. Experiments 9 ・Amazonの家電製品の レビュー ・IMDB の映画のレビュー ・上記の感情の2値分類
4. Experiments 10 ・米国議会の議論のデータセット(賛成,反対の投票の予測)
4. Experiments 11 ・20のトピック分類(20Newsgroups)
4. Experiments 12
5. Discussion 13
6. Conclusion 14 ・ベイズ最適化によってさまざまな分類問題に対して テキスト表現に関する選択の最適化を行った. ・トピック分類と感情分析において標準的な線形モデル (ロジスティック回帰)が既存の最高精度に迫ることを示した.