文献紹介: Learning To Split and Rephrase From Wikipedia Edit History

2018/11/21の文献紹介で発表

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1. Learning To Split and Rephrase From Wikipedia Edit History 文献紹介 ( 2018/11/21 ) 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 稲岡 夢人
2. Literature • Learning To Split and Rephrase From Wikipedia Edit History • Jan A. Botha, Manaal Faruqui, John Alex, Jason Baldridge, Dipanjan Das (Google AI Language) • Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2
3. Split and Rephrase 複雑な文章を複数の平易な文章に書き換える操作 3 removing adding
4. Related Works Split and Rephrase [Narayan et al. 2017] • 新しい平易化タスク“Split and Rephrase”を提案 • ベンチマーク WebSplit を作成 • 既存のモデルを適用してタスクの難易度を調査 4
5. Related Works Split and Rephrase: Better Evaluation and a Stronger Baseline [Aharoni, Goldberg. 2018] • WebSplit内のデータの重複を削減 • Copy mechanismを用いても性能が不十分 5
6. Contributions • Wikipediaの編集履歴 (Wikipedia Edits)から split-and-rephraseの書き換えを抽出する手法 • 英語のWikiSplitデータセットの公開 • WebSplitと比較してBLEUが倍増 (30.5 → 62.4) 6
7. WebSplit • 文の分割と書き換えを評価する基準を提供 • サイズが小さく反復性がある → 適用範囲が制限される • モデル評価のベンチマークには使えるが 訓練には使えない → WikiSplitコーパスを作成 7
8. Mining Wikipedia Edits • 記事からマークアップを除去 • splitta [Gillick. 2009] で文を分割 • 時間的に隣接するスナップショットを比較し 文分割を含む編集を特定 • 分割候補から高品質の分割のみを抽出 8
9. Mining Wikipedia Edits • Full sentence: C　Candidate split: S = (S 1 , S 2 ) • CとS 1 の接頭辞、CとS 2 の接尾辞が同じtri-gram • S 1 とS 2 の接尾辞が異なるtri-gram • BLEU(C, S 1 )とBLEU(C, S 2 )がδより小さい 9
10. Mining Wikipedia Edits 例： C 0 = I am a cat who has no name as yet. S 1 = I am a cat.　S 2 = I have no name as yet. BLEU(C, S 1 ) > δ < BLEU(C, S 2 ) 10 removing adding
11. Corpus Statistics and Quality コーパスサイズと 品質はトレードオフ ランダムな100文を 使ってδを選定 δ=0.2が最適と判断 11
12. Corpus Statistics and Quality • Correct/Unsupp./Miss. = 168/35/4 (δ = 0.2) → 68%は完璧で、32%はノイズを含む • このデータを訓練データとして使用 • 評価においてノイズやバイアスを含む不完全な 信号であることを受け入れる 12
13. Comparison to WebSplit 13
14. Comparison to WebSplit • WikiSplitの方がより多様でスパース → より難しいタスクとなる • WikiSplitは一様に1度の分割のみを行う → より簡単なタスクとなる 14
15. Comparison to WebSplit • WikiSplitはヒューリスティックな手法による 抽出を用いて構築されている • WebSplitは複数のReferenceを提供 → WebSplitの方が評価に適したデータセット 15
16. Experiments • WebSplitのみ、WikiSplitのみ、両方で実験 • Text-to-textとみなし、BLEU, S-BLEUで評価 • モデルは [Aharoni, Goldberg. 2018] で最高の 結果を出した“Copy512”を使用 16
17. Results • WebSplitはドメイン外で 非常に低い • WikiSplitはドメイン外で も高い • 両方を使用するとさらに 向上 17 SOURCE : 入力をそのまま出力 SPLITHALF : 半分に分割し、ピリオドを追加
18. Results 18
19. Results BOTHにおいて学習にない3文の出力ができている 19
20. Results BOTHにおいて正確な出力が95%であることを 人手評価によって確認 20
21. Conclusion and Outlook • ノイズを含む大規模で多様なデータが split-and-rephraseにおいて好影響 • 今後、他のデータ源の発見により改善が できることを示唆 • 理想的には、自然な文による評価データや タスクに適した評価指標が必要 21