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
280
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
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
20240523 Japan Investment Conference 2024
cfajapan
0
730
自動運転・AIシステムの問題を賢く探す・賢く直す / Smart Search & Repair Techniques for Automated Driving Systems and AI Systems
ishikawafyu
0
130
[第55回 NLPコロキウム] コンピュータビジョン分野での評価設計と分析の研究について
otani_mayu
0
120
20240710_熊本県議会・熊本市議会_都市交通勉強会
trafficbrain
0
560
中高生にSFを読んでもらうには
ichiiida
1
830
Threat Intelligence and Beyond
rishikadesai_7
0
240
訓練データ作成のためのCloudCompareを利用した点群の手動ラベリング
kentaitakura
0
920
SSII2024 [PD] 画像センシングの未来
ssii
PRO
0
290
Cross-Media Information Spaces and Architectures
signer
PRO
0
150
The past, present, and future of local-first
ept
0
390
動物倫理学ことはじめ:人間以外の動物との倫理的な付き合い方を考える
takeshit_m
0
350
Conducting AI Research on High-Performance Computing (HPC) Systems
yoshipon
2
460
Featured
See All Featured
Clear Off the Table
cherdarchuk
89
320k
How to name files
jennybc
67
96k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
101
5.9k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
277
13k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
15
4.9k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
248
20k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
189
16k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
21
2.9k
Speed Design
sergeychernyshev
9
270
Navigating Team Friction
lara
181
13k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
63
11k
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