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
120
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
77
文献紹介 / Knowledge Tracing with GNN
roraidolaurent
0
78
文献紹介 / Non-Intrusive Parametric Reduced Order Models withHigh-Dimensional Inputs via Gradient-Free Active Subspace
roraidolaurent
0
47
ニューラルネットワークのベイズ推論 / Bayesian inference of neural networks
roraidolaurent
1
2.7k
Graph Convolutional Networks
roraidolaurent
0
210
文献紹介 / A Probabilistic Annotation Model for Crowdsourcing Coreference
roraidolaurent
0
59
文献紹介Deep Temporal-Recurrent-Replicated-Softmax for Topical Trends over Time
roraidolaurent
0
90
文献紹介/ Bayesian Learning for Neural Dependency Parsing
roraidolaurent
0
99
ポッキー数列の加法定理 / Pocky number additon theorem
roraidolaurent
0
190
Other Decks in Technology
See All in Technology
手を動かしてレベルアップしよう!
maruto
0
220
LINE NEWSにおけるバックエンド開発
lycorptech_jp
PRO
0
270
生成AI “再”入門 2025年春@WIRED TUESDAY EDITOR'S LOUNGE
kajikent
0
120
アジャイルな開発チームでテスト戦略の話は誰がする? / Who Talks About Test Strategy?
ak1210
1
610
RayでPHPのデバッグをちょっと快適にする
muno92
PRO
0
190
システム・ML活用を広げるdbtのデータモデリング / Expanding System & ML Use with dbt Modeling
i125
1
330
4th place solution Eedi - Mining Misconceptions in Mathematics
rist
0
150
ExaDB-XSで利用されているExadata Exascaleについて
oracle4engineer
PRO
3
260
Snowflakeの開発・運用コストをApache Icebergで効率化しよう!~機能と活用例のご紹介~
sagara
1
470
What's new in Go 1.24?
ciarana
1
110
Cracking the Coding Interview 6th Edition
gdplabs
14
28k
事業モメンタムを生み出すプロダクト開発
macchiitaka
0
100
Featured
See All Featured
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
348
20k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.1k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
50
11k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
244
12k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
A Philosophy of Restraint
colly
203
16k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
110k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
28
5.5k
Designing for Performance
lara
604
68k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
521
39k
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.