Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
文献紹介: Generating Sentences from a Continuous Space
Yumeto Inaoka
May 11, 2018
Research
0
190
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
70
文献紹介: Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling
yumeto
0
95
文献紹介: Self-Supervised_Neural_Machine_Translation
yumeto
0
74
文献紹介: Comparing and Developing Tools to Measure the Readability of Domain-Specific Texts
yumeto
0
76
文献紹介: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
yumeto
0
50
文献紹介: Beyond BLEU: Training Neural Machine Translation with Semantic Similarity
yumeto
0
150
文献紹介: EditNTS: An Neural Programmer-Interpreter Model for Sentence Simplification through Explicit Editing
yumeto
0
180
文献紹介: Decomposable Neural Paraphrase Generation
yumeto
0
120
文献紹介: Analyzing the Limitations of Cross-lingual Word Embedding Mappings
yumeto
0
130
Other Decks in Research
See All in Research
FADEC: FPGA-based Acceleration of Video Depth Estimation by HW/SW Co-design (FPT 2022)
hashi0203
0
160
組込み機器へのROP攻撃の検証のためのプロセッサエミュレータを用いた調査 / IPSJHokkaido2022
yumulab
0
290
20221219TXPMedical勉強会
tadook
1
340
第19回チャンピオンズミーティング・スコーピオ杯ラウンド1集計 / Umamusume Scorpio 2022 Round1
kitachan_black
0
760
【論文紹介】Evaluating the Evaluation of Diversity in Natural Language Generation
ichiroex
2
190
Tecnologias Emergentes: reflexões a partir da Intelectualidade de Milton Santos
taisso
0
150
メタバースプラットフォームを支えるアーキテクチャの現在とこれから
clustervr
PRO
0
510
Transformer / Vision and Languageの基礎
sgnm
1
380
研究会発表資料.pdf
supikiti
3
250
国際会議参加報告 AACL-IJCNLP 2022 / AACL-IJCNLP 2022 Report
upura
0
270
ICH E9 (R1) 臨床試験のための統計的原則〜中間事象に対するストラテジー
shuntaros
1
200
論文解説 Latent Diffusion Model
koharite
0
530
Featured
See All Featured
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
87
12k
Robots, Beer and Maslow
schacon
154
7.3k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
326
55k
Docker and Python
trallard
30
1.9k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
317
22k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
117
15k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
57
6.6k
Building Applications with DynamoDB
mza
85
5k
Bash Introduction
62gerente
601
210k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
31
20k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
66
4.2k
Infographics Made Easy
chrislema
235
17k
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