文献紹介：共変量シフトの問題としての 語義曖昧性解消の領域適応

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   共変量シフトの問題としての 語義曖昧性解消の領域適応 新納 浩幸, 佐々木 稔 文献紹介 2019/3/25 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室

   吉澤 亜斗武 自然言語処理 Vol.21 No.1 p.61-79, 2014
2. 2.

   1. 概要 ・語義曖昧性解消（Word Sense Disambiguation, WSD）の 領域適応が共変量シフトの問題と見なせることを示し， 共変量シフトの解法である確率密度比を重みにした パラメータ学習によりWSDの領域適応の解決を図った． ・提案手法はDaumeの手法と同等以上の正解率を出した．

   ・教師なし領域適応への応用が期待 （自然言語処理 Vol.21 No.5 ，2014） 2
3. 3.

   2. はじめに ・WSDとは文 内の多義語 の語義 ∈ を推定する問題 ・領域適応問題とは，コーパス （ソース領域）から学習された 分類器では，コーパス

   （ターゲット領域）のデータを 精度よく解析することができない． ・ベースライン：Daumeの手法 「素性空間拡張法（Feature Augmentation）」により 拡張されたデータを用いてSVMなどで識別を行う． 3
4. 4.

   2. はじめに＿素性空間拡張法 ・素性空間拡張法 ソース領域の訓練データのベクトル を = , , 0 とし，

   ターゲット領域の訓練データのベクトル を = 0, , とする． こうすることで，共通する特徴は重みづけされやすくなる． 4
5. 5.

   2. はじめに＿共変量シフトの問題 ・提案手法 素性空間拡張法により拡張されたデータを用いてWSDの 領域適応問題を共変量シフトの問題として捉える = () ≠ () ∴

   = , , = = 5
6. 6.

   3. 理論＿期待損失最小化（途中まで） 0 = � , (, , ) ,

   = � , (, , ) , , , = � , (, , ) , ≈ 1 � =1 ( , , ) 6
7. 7.

   3. 理論＿提案手法の数式化 7

8. 8.

   2. 理論＿確率密度比の算出 ・ , ()を求める際にはNaïve Bayes のモデルを用いる． 用例の素性リスト{1 , 2

   , ⋯ }を作成しておく． = � =1 = , + 1 + 2 8
9. 9.

   4. 実験 ・BCCWJコーパスのPB（書籍），OC（Yahoo!知恵袋）及び PN（新聞）を異なった領域として実験を行う． ・SemEval-2の日本語WSDタスクの上記の領域のコーパスの 一部に語義タグを付けたデータを利用 ・ある程度の頻度のある多義語16単語をWSDの対象単語とする． ・8種類の素性を利用（単語の品詞，表記など） 9

10. 10.

    4. 実験 10

11. 11.

    4. 実験＿評価方法 11

12. 12.

    4. 実験結果 12

13. 13.

    4. 考察 13 負の転移：ソース領域とターゲット領域間の距離が離れすぎると， ソース領域の知識を使いすぎによる分類器の精度が悪化が生じる

14. 14.

    5. まとめ 14 ・本研究では素性空間拡張法により拡張されたデータに対して 共変量シフトの解法を行うことにより，WSDの領域適応の 解決が図れることを示した． ・BCCWJコーパスの3つの領域における16単語を対象に実験を 行い，Daumeの手法と同等以上の正答率を出した． ・教師なし領域適応への応用をしていきたい．