Deep Learningと自然言語処理

Deep Learningと自然言語処理
Deep Learning と⾃自然⾔言語処理理株式会社 Preferred Infrastructure 製品事業部⻄西⿃鳥⽻羽⼆二郎郎
⾃自⼰己紹介 l  製品事業部 l  Sedue や Sedue Predictorなどの製品の開発・販売・サポートを⾏行行っている事業部 l  キーテクノロジー l  機械学習 l  ⾃自然⾔言語処理理 l  情報検索索 l  ⽂文字列列処理理 l  ⻑⾧長い休みになったら国内海外含めてちょくちょく旅⾏行行に⾏行行ってます
僕がリフレッシュ休暇をとって旅⾏行行に⾏行行くとトラブルが発⽣生するという噂 (2013 GW 沖縄旅⾏行行)
僕がリフレッシュ休暇をとって旅⾏行行に⾏行行くとトラブルが発⽣生するという噂 (2013/12 熊野古道旅⾏行行) l  ステージング環境でSedueが起動していないと連絡来る
僕がリフレッシュ休暇をとって旅⾏行行に⾏行行くとトラブルが発⽣生するという噂 (2014/12 島根旅⾏行行) l  今回のリフレッシュ休暇中のチャットログの抜粋 l  今回のばじさん伝説 (仮) l  グッとガッツポーズしただけで先⽅方のステージング環境が停電 l  hadoopはいままで死んだことないし⼤大丈夫だろうと思ったら先⽅方の誤操作で初のトラブル l  ディスクの空き容量量、数GBの差でデプロイできない問題が起きる l  「そんな何度度もトラブルが起こるわけがない」といって⾒見見送ったら今年年も起きた l  (仮) New!! - 4年年間死ななかったMongoDBまでも突然死 (仮)
Deep Learningとその⾃自然⾔言語処理理への応⽤用 l  Deep Learningとは l  ニューラルネットワーク l  Deep Learning l  Deep Learningの特徴 l  Deep Learningの⾃自然⾔言語処理理への応⽤用 l  NLPの基本タスク l  Word embedding l  ⽂文書分類 l  Deep?
Deep Learning(深層学習) l  技術的な話題 l  画像認識識精度度でブレークスルーとなる精度度向上 l  薬物の活性の推定コンテストで優勝 l  その他⾳音声認識識を初めとする様々な機械学習系のタスクで精度度向上 l  ビジネス的な話題 l  Facebook, Google, Baidu, Yahoo, Twitter等がDeep Learningの技術を持った会社を次々と買収
Deep Learningとは l  ニューラルネットワークの階層を増やしたもの l  Deep Neural Network(DNN) l  深層学習 l  多層ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク l  ⼈人間の脳を単純化したモデル l  ニューロン l  シナプスシナプスニューロンシナプス
ニューラルネットワーク l  多数の⼊入⼒力力に応じて出⼒力力が決まる様⼦子を⾮非線形関数にてモデル化する⼊入⼒力力出⼒力力 y = f ( wi xi −θ i ∑ ) x1 x2 x3 xn y
ニューラルネットワーク l  多数の⼊入⼒力力に応じて出⼒力力が決まる様⼦子を⾮非線形関数にてモデル化する出⼒力力層 x1 x2 xn y1 ym h1 h2 hl ⼊入⼒力力層隠れユニット
ディープニューラルネットワーク l  隠れ層が2段以上のニューラルネットワークをディープニューラルネットワークという出⼒力力層 x1 x2 xn y1 ym h1 h2 hl ⼊入⼒力力層隠れユニット h1 h2 hl 隠れユニット …
ディープニューラルネットワーク l  隠れ層が2段以上のニューラルネットワークをディープニューラルネットワークという出⼒力力層 x1 x2 xn y1 ym h1 h2 hl ⼊入⼒力力層隠れユニット h1 h2 hl 隠れユニット … 階層数や各層の構造は様々取りうる •  Deep Belief Network •  Convolutional Neural Network •  Stacked Auto Encoder •  Recursive Neural Network •  Recurrent Neural Network
Deep Learningの特徴: Multi Task l  異異なるタスクに対する学習を共通のモデルを⽤用いて⾏行行うことができる。 Task2 x1 x2 xn Task1 h1 h2 hl h1 h2 hl …異なるタスクに対しての学習を共通のモデルに対して行うことが可能であり、精度が向上する
Deep Learningの特徴: Multi Modal l  異異なるモデルの学習を組み合わせることができる⾔言語画像 Task h1 h2 hl h1 h2 hl … 異なるモデルでの学習を組み合わせることができ、精度が向上する
⾃自然⾔言語処理理の基本タスクを⾏行行うフレームワーク (Collobert, et al. 2013) l  ⾃自然⾔言語処理理の基本タスクを統⼀一的に扱うフレームワーク l  品詞タグ付け l  チャンキング l  固有表現抽出 l  semantic role labeling l  全てのタスクでそれまでの代表的な⼿手法と同程度度の精度度を達成 l  Deep Learningのmulti taskの活かしてモデルを統⼀一 l  品詞タグ付けとSemantic role labelingにおいて判定は圧倒的に⾼高速
単語の表現⽅方法 l  学習データ l  教師データ l  その他ラベル無しの⼤大量量データ l  Wikipedia l  Reuters RCV1 l  単語を50次元のベクトルに埋め込む All the Guys Input Sentence Lookup Table Convolution Max Over Time Linear HardTanh Linear Text The cat sat on the mat Feature 1 w1 1 w1 2 . . . w1 N ... Feature K wK 1 wK 2 . . . wK N LTW 1 ... LTW K max(·) M2 ⇥ · M3 ⇥ · d Padding Padding n1 hu M1 ⇥ · n1 hu n2 hu n3 hu = #tags Figure 2: Sentence approach network.
ベクトル表現により、似た単語が近接するように Natural Language Processing (almost) from Scratch rance jesus xbox reddish scratched mega 454 1973 6909 11724 29869 870 ustria god amiga greenish nailed oct elgium sati playstation bluish smashed mb ermany christ msx pinkish punched bit italy satan ipod purplish popped bau reece kali sega brownish crimped car weden indra psNUMBER greyish scraped kbit orway vishnu hd grayish screwed megah urope ananda dreamcast whitish sectioned megap ungary parvati geforce silvery slashed gbit tzerland grace capcom yellowish ripped ampe Word embeddings in the word lookup table of the language model neu
隠れ層 l  Window Approach l  前後の単語の情報が単語のタグに影響すると仮定し、前後の単語情報も含めて学習する l  Time Delay Networks l  Window Approachに加え、畳み込みを⾏行行うことによって⽂文書全体での情報も学習する All the Guys Input Sentence Lookup Table Convolution Max Over Time Linear HardTanh Linear Text The cat sat on the mat Feature 1 w1 1 w1 2 . . . w1 N ... Feature K wK 1 wK 2 . . . wK N LTW 1 ... LTW K max(·) M2 ⇥ · M3 ⇥ · d Padding Padding n1 hu M1 ⇥ · n1 hu n2 hu n3 hu = #tags Figure 2: Sentence approach network.
マルチタスク学習による精度度向上 Natural Language Processing (almost) from Scratch Lookup Table Linear Lookup Table Linear HardTanh HardTanh Linear Task 1 Linear Task 2 M2 (t1) ⇥ · M2 (t2) ⇥ · LTW 1 ... LTW K M1 ⇥ · n1 hu n1 hu n2 hu,(t1) = #tags n2 hu,(t2) = #tags Figure 3: Example of multitasking with NN. Task 1 and Task 2 are two tasks trained with the architecture presented in Figure 1. Lookup tables as well as the first hidden layer are shared. The last layer is task specific. The principle is the same with more than two tasks. Approach POS CHUNK NER (PWA) (F1) (F1) 異異なるタスクの学習において単語の表現から隠れ層の途中までを複数タスクにて共有することで精度度が向上した
他の⾔言語は? (Qi, et al. 2013) l  中国語については英語と同様にそれまでのstate-of-the-artと同程度度の性能を達成できる l  単語分割情報の学習データも必要 l  単語分割タスクにおいても⾼高精度度を達成
Word Vector (Mikolov, et al. 2013) l  単語を低次元のベクトルで表現する⽅方法の学習 l  似ている単語が近くなるだけでなく、単語同⼠士の関係が保持するような表現となる Table 1: Examples of five types of semantic and nine types of syntactic questions in the Semantic- Syntactic Word Relationship test set. Type of relationship Word Pair 1 Word Pair 2 Common capital city Athens Greece Oslo Norway All capital cities Astana Kazakhstan Harare Zimbabwe Currency Angola kwanza Iran rial City-in-state Chicago Illinois Stockton California Man-Woman brother sister grandson granddaughter Adjective to adverb apparent apparently rapid rapidly Opposite possibly impossibly ethical unethical Comparative great greater tough tougher Superlative easy easiest lucky luckiest Present Participle think thinking read reading Nationality adjective Switzerland Swiss Cambodia Cambodian Past tense walking walked swimming swam Plural nouns mouse mice dollar dollars Plural verbs work works speak speaks 4.1 Task Description
学習モデル: Skip-gram w(t-2) w(t+1) w(t-1) w(t+2) w(t) SUM INPUT PROJECTION OUTPUT w(t) INPUT PROJECTION OUTPUT w(t-2) w(t-1) w(t+1) w(t+2) CBOW Skip-gram Figure 1: New model architectures. The CBOW architecture predicts the current word based on the 単語に対して前後にどんな単語が出るかを予測するモデル前後の単語からどの単語が出るかを予測するモデル
多⾔言語での単語埋め込み Zhou, et al. 2013 l  中国語の単語のベクトル空間への埋め込み l  学習データに中国語だけでなく英語も⽤用いる l  中国語と英語の対応には機械翻訳のテクニックを応⽤用 Table 1: Results on Chinese Semantic Similarity Method Sp. Corr. K. Tau (×100) (×100) Prior work (Jin and Wu, 2012) 5.0 Tf-idf Naive tf-idf 41.5 28.7 Pruned tf-idf 46.7 32.3 Word Embeddings Align-Init 52.9 37.6 Mono-trained 59.3 42.1 Biling-trained 60.8 43.3 ganizers of SemEval-2012 Task 4. This test-set con- Table 2: Results on Na Embeddings Prec. Align-Init 0.34 Mono-trained 0.54 Biling-trained 0.48 Table 3: Vector Matching A ter) Embeddings P Mono-trained 0 Biling-trained 0 join optimization, is not
中国語と英語のMapping edding, and the Ven. With the the Translation zhVen∥2 (3) enVzh∥2 (4) ve during train- optimize for: h (5) mize for: n (6) the value of λ r both J and sible, subsets of Chinese words are provided with reference translations in boxes with green borders. Words across the two languages are positioned by the semantic relationships implied by their embeddings. Figure 1: Overlaid bilingual embeddings: English words are plotted in yellow boxes, and Chinese words in green; 翻訳として用いた元の単語学習データからマッピングされた単語
Recursive Neural Networkによる感情分析 Socher, et al. 2013 N-gramに対してボトムアップにPos/ Negを判定していく
Recursive Neural Networkによる感情分析 Socher, et al. 2013 sity, Stanford, CA 94305, USA relyg,jcchuang,ang}@cs.stanford.edu ing,cgpotts}@stanford.edu - r s n s - - a d e s – 0 0 This 0 film – – – 0 does 0 n’t 0 + care + 0 about + + + + + cleverness 0 , 0 wit 0 or + 0 0 any 0 0 other + kind + 0 of + + intelligent + + humor 0 . Figure 1: Example of the Recursive Neural Tensor Net- ボトムアップにPos/Neg を判定していき、最終的に⽂文書での判定を⾏行行う
Recursive Neural Networkによる感情分析 Socher, et al. 2013  a p1 ◆ ,  a p1 half of this message for Model Fine-grained Positive/Negative All Root All Root NB 67.2 41.0 82.6 81.8 SVM 64.3 40.7 84.6 79.4 BiNB 71.0 41.9 82.7 83.1 VecAvg 73.3 32.7 85.1 80.1 RNN 79.0 43.2 86.1 82.4 MV-RNN 78.7 44.4 86.8 82.9 RNTN 80.7 45.7 87.6 85.4 Table 1: Accuracy for fine grained (5-class) and binary predictions at the sentence level (root) and for all nodes. showed that the recursive models worked signifi-
CRFとDeep LearningでのNERの⽐比較 Wang, Manning 2013 l  固有表現抽出を以下の組み合わせで⽐比較 l  特徴ベクトル l  ⾼高次元離離散ベクトル l  低次元密ベクトル(Collobert 2011) l  学習⽅方法 l  CRF l  Sentence-Level Likelihood Neural Network(Collobert 2011)
CRFとDeep LearningでのNERの⽐比較 Wang, Manning 2013 l  CRF + ⾼高次元離離散ベクトルが最も精度度が出ている CRF SLNN P R F1 P R F1 CoNLLd 90.9 90.4 90.7 89.3 89.7 89.5 CoNLLt 85.4 84.7 85.0 83.3 83.9 83.6 ACE 81.0 74.2 77.4 80.9 74.0 77.3 MUC 72.5 74.5 73.5 71.1 74.1 72.6 Chunk 93.7 93.5 93.6 93.3 93.3 93.3 Table 1: Results of CRF versus SLNN, over discrete feature space. CoNLLd stands for the CoNLL development set, and CoNLLt is the test set. Best F1 score on each dataset is highlighted in bold. 5.1 Results of Discrete Representation The first question we address is the following: CoNLLd CoNLLt ACE MUC Chunk Table 2: Res feature space performance ing. A distinct dimensional sized text co 0.2 0.4 0.6 0.8 1 70 80 SLNN CRF Figure 2: The learning curve of SLNN vs. CRF on CoNLL-03 dev set, with respect to the percentage of discrete features used (i.e., size of input di- mension). Y-axis is the F1 score (out of 100), and X-axis is the percentage of features used. CRF SLNN P R F1 P R F1 CoNLLd 80.7 78.7 79.7 86.1 87.1 86.6 CoNLLt 76.4 75.5 76.0 79.8 81.7 80.7 ACE 71.5 71.1 71.3 75.8 74.1 75.0 MUC 65.3 74.0 69.4 65.7 76.8 70.8 Table 3: Results of CRF versus SLNN, over con- tinuous space feature representations. SLNNcontinuou SLNNjoin Table 4: Res embeddings Numbers sho provements written digit al., 2009; Do sionality is a 5.3 Combi Featur When we joi tures, we see especially in sults are show A similar e al. (2010). T SLNN increa the CRF mod performance 6 Conclus ⾼高次元離離散ベクトル時の固有表現抽出の精度度低次元ベクトル時の固有表現抽出の精度度
Paragraph Vector (Le, et al. 2014) l  Word Vectorの学習時にParagraphをベクトルに変換する写像も⼀一緒に学習する l  隠れ層は1層のみ 2), natural lan- n, 2008; Zhila (Mikolov et al., anding (Frome er et al., 2013a). mory model s is inspired by The inspiration bute to a predic- nce. So despite randomly, they ect result of the paragraph vec- vectors are also f the next word graph. igure 2), every epresented by a so mapped to a matrix W. The the softmax weights, are fixed. Suppose that there are N paragraphs in the corpus, M words in the vocabulary, and we want to learn paragraph vectors such that each paragraph is mapped to p dimensions and each word is mapped to q dimensions, then the model has the total of N ⇥ p + M ⇥ q parameters (ex- cluding the softmax parameters). Even though the number of parameters can be large when N is large, the updates during training are typically sparse and thus efficient.
Paragraph Vector (Le, et al. 2014) l  Paragraph Matrix及びWord vectorを学習した後は特徴抽出機として扱う l  ⽂文書からParagraph Matrixを通じて特徴ベクトルに変換 l  ロジスティック回帰 l  Support Vector Machine l  K-means
Stanford sentiment Treebank Datasetでの⽐比較 Distributed Representations of Sentences and Documents (Socher et al., 2013b), the au- benchmarking. First, one could ined classification task where ative, Negative, Neutral, Posi- -way coarse-grained classifica- are {Negative, Positive}. The terms of whether we should la- l phrases in the sentence. In this eling the full sentences. , 2013b) apply several methods t their Recursive Neural Tensor er than bag-of-words model. It ecause movie reviews are often plays an important role in de- s positive or negative, as well as oes given the rather tiny size of We follow the experimental Socher et al., 2013b). To make d data, in our model, each sub- ependent sentence and we learn he subphrases in the training set. Table 1. The performance of our method compared to other approaches on the Stanford Sentiment Treebank dataset. The error rates of other methods are reported in (Socher et al., 2013b). Model Error rate Error rate (Positive/ (Fine- Negative) grained) Na¨ıve Bayes 18.2 % 59.0% (Socher et al., 2013b) SVMs (Socher et al., 2013b) 20.6% 59.3% Bigram Na¨ıve Bayes 16.9% 58.1% (Socher et al., 2013b) Word Vector Averaging 19.9% 67.3% (Socher et al., 2013b) Recursive Neural Network 17.6% 56.8% (Socher et al., 2013b) Matrix Vector-RNN 17.1% 55.6% (Socher et al., 2013b) Recursive Neural Tensor Network 14.6% 54.3% (Socher et al., 2013b) Paragraph Vector 12.2% 51.3% more advanced methods (such as Recursive Neural Net- work (Socher et al., 2013b)), which require parsing and take into account the compositionality, perform much bet- Recursive Neural Network ベースの⼿手法 Positive/Negative: ⼆二択 Fine-graind: Very Negative, Negative, Neutral, Positive, Very Positiveの5択
IMDB datasetにおける感情分析 aining instances, 25,000 labeled test in- 0 unlabeled training instances. There are s: Positive and Negative. These labels are he training and the test set. The dataset d at http://ai.Stanford.edu/ entiment/index.html otocols: We learn the word vectors and using 75,000 training documents (25,000 00 unlabeled instances). The paragraph 25,000 labeled instances are then fed network with one hidden layer with 50 c classifier to learn to predict the senti- n a test sentence, we again freeze the rest d learn the paragraph vectors for the test nt descent. Once the vectors are learned, ugh the neural network to predict the sen- ws. ers of our paragraph vector model are se- e manner as in the previous task. In par- validate the window size, and the opti- is 10 words. The vector presented to the catenation of two vectors, one from PV- rom PV-DM. In PV-DBOW, the learned ions have 400 dimensions. In PV-DM, It achieves 7.42% which is another 1.3% absolute improvement (or 15% relative improvement) over the best previous result of (Wang & Manning, 2012). Table 2. The performance of Paragraph Vector compared to other approaches on the IMDB dataset. The error rates of other methods are reported in (Wang & Manning, 2012). Model Error rate BoW (bnc) (Maas et al., 2011) 12.20 % BoW (b t’c) (Maas et al., 2011) 11.77% LDA (Maas et al., 2011) 32.58% Full+BoW (Maas et al., 2011) 11.67% Full+Unlabeled+BoW (Maas et al., 2011) 11.11% WRRBM (Dahl et al., 2012) 12.58% WRRBM + BoW (bnc) (Dahl et al., 2012) 10.77% MNB-uni (Wang & Manning, 2012) 16.45% MNB-bi (Wang & Manning, 2012) 13.41% SVM-uni (Wang & Manning, 2012) 13.05% SVM-bi (Wang & Manning, 2012) 10.84% NBSVM-uni (Wang & Manning, 2012) 11.71% NBSVM-bi (Wang & Manning, 2012) 8.78% Paragraph Vector 7.42% 3.3. Information Retrieval with Paragraph Vectors We turn our attention to an information retrieval task which Restricted Boltzmann Machine ベースの⼿手法
まとめ l  Deep Learningを⾃自然⾔言語処理理に⽤用いている例例を紹介 l  POS, NER, Chunking, SRL, WSを統⼀一的に扱えるフレームワーク l  他の⾔言語と組み合わせたWord Embedding l  ⽂文書分類 l  Word embedding + 従来⼿手法(ロジスティック回帰、分類)を組み合わせる事でも精度度が上がる例例も出ている l  Deep Learningで培われたテクニックをDeepではないところで使う⽅方法もでている

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