blog2017-03-21言語処理学会に参加した筑波大学であった、言語処理学会第23回年次大会に参加してきた。参加したのは2日目と3日目。聞いてある程度メモをとれたものを残しておく。徐々にメモするの疲れてきて3日目のはあまりメモとれてない。7つの情報をアノテーションした。意味まで踏み込もうとすると、こういった情報が必要になってくるんだろう。アノテーション自体はすごく難しそうな印象だった。クラウドソーシングによる関係知識のアノテーションXとYにおける活性化関係(促進、抑制)をアノテーションする。Xを固定して、Xに対して促進する、促進させる、抑制する、抑制されるという4つの関係となる、体言もしくは用言を文書中から選択してアノテーションする。クラウドソーシングを利用してアノテーションするが、分類のようなタスクとは異なり、完全一致ではないため、ダミーの質問を利用した単純なクラウドワーカーの見極めができないため、別のページに遷移させて、アノテーションの文字単位の一致度をみて閾値以上のアノテーターには正解のパスフレーズを提示するというアプローチをしている。部分一致とか、複数解が許容されるようなタスクになると、当たり前だけどクラウドソーシング使うのも結構大変なんだなと感じた。体言、用言混ぜてやっていたけど、一旦、体現だけにして問題を簡単にしてやってみてもよかったのかなと思った。PDFドキュメントのための言語アノテーションツールPDFをテキスト化したあとにアノテーションしようとすると、構造などの情報が失われて、アノテーション作業の効率が下がるため、PDF自体にアノテーションするツールを作成。PDFにアノテーションしてから、テキストに変換する。学生のときにpdf2textとかでPDFをテキストにしてからアノテーションしたりしてたので、気持ちが分かる内容だった。構造とか残せるといいんだけど、やっぱり技術的に難しいんだな。Japanese難易度を付与した大規模な辞書を生成。難易度が4段階、6段階で付与されている辞書の語を使う。CBOWなどを素性として利用して7割程度の精度で57万語に対して難易度を付与した。この辞書と既存の言い換え表現辞書を利用して、文を平易化した。言い換え表現辞書にノイズがあるため、誤ることもあるが、言語モデルと併用すればよくなる予定とのこと公開されているらしいし、大規模な難易度辞書は使ってみたい。初心者単語はほとんど既存の辞書にカバーされているらしく、辞書外の単語の性能は高くないとのことだった。既存の辞書の難易度って教科書とか教育がベースになってると思うけど、特定分野の難易度の判定もできるのかが気になる。CNNなどを適用しようとするときに、データサイズが少ない問題をデータ拡張により解決しようとした場合に、どのような拡張の仕方がよいかを実験したもの。類似度、シソーラス、ルールベースを試し、データサイズを同じにした場合はシソーラスの性能がよかったという結果。ルールベース、シソーラスだと文脈は壊れないが、拡張される数には限度がある、一方、類似度は文脈は壊れるが、ルールベース、シソーラスよりもサイズを大きくできる。実験ではルールベースに合わせて、3.5倍くらいのサイズでやってシソーラスが良い結果となっていたが、類似度で10倍のデータサイズにしたほうが結果がよくなっていた。文脈守ってちゃんと作るよりも、多少文脈壊れてでもとにかくデータサイズ増やしたほうがよいということなのかな...もちろん、解きたい課題とアルゴリズムによるんだろうけど。サイズごとの性能をグラフ化し、サチり具合みれるとよかったなと思った。キーワードに基づくニューラル文生成のためのリランキング動詞1つと名詞2つの3つのキーワードから文を生成する。Unknownモデルを利用。生成した文をJaccard係数でランキングすると、同じ単語を複数出力する文を高く評価してしまうので、重複単語を考慮したランキング手法を使う。3つのキーワードを含むという制約にしてはダメなのかなと思ったけど、言い換えてよい文が生成されるならよいのかな。キーワードから文生成できると要約とかでも使えそうでよさそうだなと思った。観光地+都市名、観光資源+都市名で検索し、固有名詞を抽出、共起頻度を計算することにより観光のテーマを抽出する。テーマとテーマに関連する観光地グループを生成。手動でNGワード用意したり、表記揺れに対応したりしていて大変そうではあったけど、こういうのをブクマの地域ページでできるといいのかなと感じた。Chatbotsりんなとの会話を感情分析した話。