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: Generating Sentences from a Continuous Space
Search
Yumeto Inaoka
May 11, 2018
Research
0
320
文献紹介: Generating Sentences from a Continuous Space
2018/05/11の文献紹介で発表
Yumeto Inaoka
May 11, 2018
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
150
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
200
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
130
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
140
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
120
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
240
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
300
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
200
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
200
Other Decks in Research
See All in Research
アプリケーションから知るモデルマージ
maguro27
0
260
VisFocus: Prompt-Guided Vision Encoders for OCR-Free Dense Document Understanding
sansan_randd
1
470
Bluesky Game Dev
trezy
0
150
精度を無視しない推薦多様化の評価指標
kuri8ive
1
370
リモートワークにおけるパッシブ疲労
matsumoto_r
PRO
6
5k
Weekly AI Agents News! 11月号 論文のアーカイブ
masatoto
0
300
Composed image retrieval for remote sensing
satai
3
240
インドネシアのQA事情を紹介するの
yujijs
0
100
NeurIPS 2024 参加報告 & 論文紹介 (SACPO, Ctrl-G)
reisato12345
0
350
PetiteSRE_GenAIEraにおけるインフラのあり方観察
ichichi
0
270
BtoB プロダクトにおけるインサイトマネジメントの必要性 現場ドリブンなカミナシがインサイトマネジメントに取り組むワケ / Why field-driven Kaminashi is working on insight management
kaminashi
1
290
DeepSeek を利用する上でのリスクと安全性の考え方
schroneko
3
820
Featured
See All Featured
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
27
1.9k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
A Philosophy of Restraint
colly
203
16k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
49
2.3k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
133
9.1k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
41
2.5k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
521
39k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
53
13k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
328
24k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
91
5.9k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
344
40k
Making Projects Easy
brettharned
116
6k
Transcript
Generating Sentences from a Continuous Space Samuel R. Bowman, Luke
Vilnis, Oriol Vinyals, Andrew M. Dai, Rafal Jozefowicz & Samy Bengio. Proceedings of the 20th SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL), pages 10–21, 2016. 文献紹介 2018/05/11 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 稲岡 夢人
Abstract •文全体の分散表現を組込んだRNNベースの Variational AutoEncoderに関する研究 •スタイル、話題、構文的特徴などの文全体の特徴をモデル化 •文間の潜在空間の経路を調べることで、その間にある文を 新たに生成することができる !2
Abstract •提案モデルを学習させる際の問題を解決する手法の提案 •欠落した語を復元させる効果を実証 •文の潜在空間について興味深い特性について調査 •提案モデルを言語モデルとして使用することについて 否定的な結果を提示 !3
Introduction •RNNLMは状態に基づいて文を単語毎に生成 ← トピックや構文的特徴など文全体の特徴を解釈可能な 状態で出力しない •Variational AutoEncoderの構造を用いたモデルに 実用的な訓練手法を利用 → 文全体の特徴を連続潜在変数として捕捉
!4
Unsupervised sentence encoding •Sequence AutoEncoder → 中間の表現からは妥当な文が出力できない •Skip-thought model •Paragraph
Vector !5
Variational AutoEncoder •潜在変数を確率分布に落とし込んだモデル •潜在変数を単一の点としてではなく潜在空間の領域と なるように学習 → 一般にはガウス分布になるよう近づける •学習では真の分布とEncoderの分布のKL divergenceと 入出力の差を損失としてそれを小さくする
!6
VAE for sentences •single-layer LSTMをencoder, decoderに用いる テキストのVAEを提案 !7
Optimization •非ゼロなKL-divergence項と小さなcross entropyを 持つようなエンコーダが理想的 •普通の実装ではKL-divergence項は0になる •KL cost annealingを用いる !8
Optimization •エンコーダに対して強いデコーダを弱めるために Word dropout and historyless decodingを行う •入力系列の単語を確率的にUNKに置換 !9
Experiments (Language Modeling) •Penn Treebankを用いて言語モデルを学習 •NLLとPPLで評価 •VAEの方が悪い結果であるが、Inputless Decoderでは KL lossを含めても性能が向上
!10
Experiments (Imputing missing words) •VAEは欠落語の入力に適している !11
Impact of word dropout •100% word keepでは典型的な文が出力 0% word keepでは文法的でない文が出力
!12
Sampling from the posterior •エンコーダの出力分布の平均、3つのサンプルをデコード •文長とトピックは捉えられている •文が長くなると出力は多様になる !13
Homotopies •variationalの方が中間の文が 文法的でトピックが一貫する !14
Conclusion •自然言語文にVAEを使用する方法の提案 •提案モデルによる欠落語の復元の効果を示した •潜在変数間のサンプリングから一貫性のある多様な文を 生成できることを示した !15