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: A Document Descriptor using Covariance of Word Vectors
Search
Yumeto Inaoka
February 27, 2019
Research
1
170
文献紹介: A Document Descriptor using Covariance of Word Vectors
2019/02/27の文献紹介で発表
Yumeto Inaoka
February 27, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yumeto Inaoka
See All by Yumeto Inaoka
文献紹介: Quantity doesn’t buy quality syntax with neural language models
yumeto
1
120
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
160
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
120
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
120
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
87
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
210
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
260
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
180
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
160
Other Decks in Research
See All in Research
LINEチャットボット「全力肯定彼氏くん(LuC4)」の 1年を振り返る
o_ob
0
680
医療分野におけるLLMの現状と応用可能性について
kento1109
5
550
一人称視点映像解析の基礎と応用(CVIMチュートリアル)
takumayagi
0
800
SSII2024 [OS2] 大規模言語モデルと基盤モデルの射程
ssii
PRO
0
380
仮説検定とP値
shuntaros
6
7.3k
機械学習と数理最適化の融合-文脈付き確率的最短路を例として-
mickey_kubo
2
670
継続的な研究費獲得のための考え方
moda0
2
540
インタビューだけじゃない!ユーザーに共感しユーザーの目👀を手に入れるためのインプット
moco1013
0
430
ICLR2024 LLMエージェントの研究動向
masatoto
13
9.1k
デジタルツインによる ネイチャーポジティブへの挑戦
fullfull
0
210
アジャイルコミュニティが、宗教ポイと云われるのは何故なのか?
fujiihideo
0
260
SSII2024 [OS2] 画像、その先へ 〜モーション解析への誘い〜
ssii
PRO
1
1.1k
Featured
See All Featured
How GitHub (no longer) Works
holman
305
140k
Faster Mobile Websites
deanohume
303
30k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
28
2.2k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
239
11k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
31
4.7k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
357
18k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
71
8.8k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
78
15k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
178
21k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
266
20k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
458
32k
Transcript
A Document Descriptor using Covariance of Word Vectors 文献紹介 2019/02/27
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 稲岡 夢人
Literature 2 Title A Document Descriptor using Covariance of Word
Vectors Author Marwan Torki Volume Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), pages 527-532, 2018.
Abstract 単語ベクトルを用いた固定長の文書表現を提案 (Document-Covariance Descriptor; DoCoV) → Supervised, Unsupervisedのアプリケーションで 簡単に利用できる
様々なタスクでSoTAに匹敵する性能 3
Introduction ベクトルを利用した文書検索には長い歴史がある ← Bag-of-Words, Latent Semantic Indexing(LSI) 近年はニューラル言語モデルで単語埋め込みを学習
単語ではなく文, 段落, 文書の分散表現も注目されている 4
vs. DoCoV doc2vecやFastSentは 単語と共通の空間 共分散は単語の密度の 形状を符号化 5
vs. DoCoV doc2vecやFastSentは学習に時間がかかる DoCoV(共分散)の計算は並列性が高く高速に行える 6
DoCoV Document Observation Matrix d次元の単語埋め込みとn単語の文書において ∈ ×と定義 (行は単語、列は埋め込みの各次元) 7
DoCoV Covariance Matrix 8
DoCoV Vectorized representation 9
Evaluation IMDB movie reviewsの分類性能によって 単語ベクトルによる変化を評価 ベクトルを線形SVMで分類 1つのレビューは複数の文で構成される
Train/Test/Unlabeled : 25K/25K/50K 事前学習済みのword2vec, GloVeと、 TrainとUnlabeledで学習したword2vecで比較 10
Result 11
Result 12
Result 13
Result 14
Evaluation 文の意味関連性データセットSICK, STS 2014で 文書ベクトルを評価 事前学習済みの単語埋め込みを使用 (dim=300)
Pearson correlationとSpearman correlationで評価 15
Result 学習が必要な他手法と匹敵するような結果 16
Evaluation Google newsで事前学習済みの単語埋め込みを使用 Movie Reviews(MR), Subjectivity(Subj), Customer Reviews(CR),
TREC Question(TREC)を データセットとして使用 17
Result 18
Result 19
Result 20
Result 21
Conclusions 文、段落、文書の新たなベクトル表現方法を提案 他手法のような反復の学習を必要としない Supervised, Unsupervisedのタスクにおいて その有用性を確認 22