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
140
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
110
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
150
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
110
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
110
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
78
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
200
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
250
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
170
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
160
Other Decks in Research
See All in Research
ゼロからわかるリザバーコンピューティング
kurotaky
1
290
Gmail の「メール送信者のガイドライン」強化から 1 ヵ月、今後予想されるメールセキュリティの変化とは
hirachan
1
240
データで診て考える合志市の渋滞と公共交通 ~めざせ 車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍~
trafficbrain
0
460
方策の長期性能に対する効率的なオフライン評価・学習 (Long-term Off-Policy Evaluation and Learning)
usaito
PRO
2
180
Deep State Space Models 101 / Mamba
kurita
9
3.5k
サウナでのプロジェクションマッピングの可能性の検討 / EC71koizumi
yumulab
0
170
Target trial emulationの概要
shuntaros
2
1.1k
クリック率を最大化しない推薦システム
joisino
42
14k
SSII2023 医療支援における画像処理研究の動向と展望
moda0
0
110
10-ot-generic-bio.pdf
gpeyre
0
140
CSC590 Lecture 01
javiergs
PRO
0
130
オープンな日本語埋め込みモデルの選択肢 / Exploring Publicly Available Japanese Embedding Models
nttcom
14
5.5k
Featured
See All Featured
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
408
22k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
501
140k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
68
8.6k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
124
8.5k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
51
8.6k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
43
6.8k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
6
1.5k
Bash Introduction
62gerente
604
210k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
319
37k
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
199
19k
ParisWeb 2013: Learning to Love: Crash Course in Emotional UX Design
dotmariusz
104
6.6k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
28
6.4k
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