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...
Search
Yumeto Inaoka
February 27, 2019
Research
1
190
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
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
89
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
270
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
170
Other Decks in Research
See All in Research
Weekly AI Agents News! 6月号 論文のアーカイブ
masatoto
1
160
第60回名古屋CV・PRMU勉強会:CVPR2024論文紹介(Vision Transformer)
waka_90b
1
170
工学としてのSRE再訪 / Revisiting SRE as Engineering
yuukit
18
10k
MIRU2024_招待講演_RALF_in_CVPR2024
udonda
1
320
JMED-LLM: 日本語医療LLM評価データセットの公開
fta98
4
1k
[CV勉強会@関東 CVPR2024] Visual Layout Composer: Image-Vector Dual Diffusion Model for Design Layout Generation / kantocv 61th CVPR 2024
shunk031
1
350
秘伝:脆弱性診断をうまく活用してセキュリティを確保するには
okdt
PRO
2
700
20240626_金沢大学_新機能集積回路設計特論_配布用 #makelsi
takasumasakazu
0
150
Y.Morita_20240726_JBUG_Fukuoka#18
ymorita613
0
240
20240918 交通くまもとーく 未来の鉄道網編(太田恒平)
trafficbrain
0
110
LLM時代にLabは何をすべきか聞いて回った1年間
hargon24
1
400
20240719_第2回熊本の交通を語る会
trafficbrain
0
450
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
667
57k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
26
1.3k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
653
59k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
7
560
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
31
2.3k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
201
24k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1365
200k
Web development in the modern age
philhawksworth
205
10k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
58
3.4k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
49
4.7k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
67
4.2k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
125
18k
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