Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionally

Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionally

長岡技術科学大学 自然言語処理研究室高橋寛治

Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013).Distributed Representations of Words and Phrases and theirCompositionality. Advances in Neural Information ProcessingSystems 26 (NIPS 2013)「word2vecによる自然言語処理」の図を利用

文献紹介 ２０１６年４月１３日

概要•MikolovらのWord2vecの論文

•前のモデルと比べ、計算が早くなり高精度化•フレーズも考慮

Ø“Canada”と“Air”→”Air Canada”

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はじめに•ベクトルによる単語の表現は1986年から研究•Mikolovら(2013)がSkip-gram modelを提案

•vec(“Madrid”) – vec(“Spain”) + vec(“France”)≒ vec(“Paris”)

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Skip-gramモデル Mikolov(2013)

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•入力単語の文脈中の単語を推定

•これを拡張

Skip-gramモデル•単語列w1,w2,w3…wT,文脈サイズc

•W(105~107)が大きすぎて計算は非現実的DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionally

階層的ソフトマックス•グループ化し計算を省略

•語彙数Nの場合、O(logN)に削減DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionally

ハフマン符号を利用

ネガティブサンプリング

•ランダムに5個ぐらい偽の入力•不正解ニューロンを選ぶ確率は単語の出現確率の3/4乗にする

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高頻度語のサブサンプリング• “in”, “the”, “a”などの頻出語をサブサンプリング

•f(wi)は単語wiの相対頻度•t(スレッショルド)は10-5

•高頻度語がよく間引かれるDistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionally

実験結果•類推タスク

Øvec(“Berlin”)-vec(“Germany”)+vec(“France”)がvec(“Paris”)かどうか

•NEG-15が良いDistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionally

複合語の学習•複合語は単純な意味の合算ではない•δは割引係数•ユニグラムとバイグラムでスコアを計算

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複合語タスクと結果

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類推タスクの例

結果

語構成の確認•単純なベクトル計算による構成•ANDのような振る舞い

Ø似た文脈で同様の単語列が現れるから、似たベクトルと考えられる

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他の分散表現との比較

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300億単語で学習

まとめ•Skip-gramモデルによる単語・複合語の単語ベクトル表現•省略による学習の高速化と高精度化•単純なベクトル演算で意味を表現できた

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