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概要

生成された要約を機械的に評価するための指標, Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation(ROUGE)を提案した論文である。 人が作成した複数の要約文書との再現率で要約文書を評価する。 ROUGEは、ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S, ROUGE-SUの5つの指標の総称である。 同じ要約へのROUGEスコアと人の評価の相関によって、ROUGEの指標としての有用性を評価した。 その結果、ROUGE-2, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-Sは、文書の要約の評価に向き、ROUGE-1, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-SU4, ROUGE-SU9はヘッドラインほどの短い要約文の評価に向いていることがわかった。

Testing on the Toiletの効果をCausalImpactで示した。

注意機構による深層学習で文を要約する手法である。 もとの文にない単語を含む要約文を生成できるが、生成前に文の長さを決めておかなければならない。

概要

自動翻訳を定量的に評価するための指標BLEUを提案した論文である。 指標は、専門家の翻訳に翻訳に高い評価をあたえるよう設計されている。 BLEUは、ひとつの候補訳に対する1つ以上の参照訳をあたえ、0から1の値をとるスコアを出力する。 スコアは高いほどよい。 BLEUは、参照訳にある単語を過剰に含むことや文の短さにペナルティをあたえ、適合率で候補訳を評価する。

概要

Sequence to Sequenceを発表した論文である。 RNNによって、入力と出力が系列のデータを学習する場合、入力と出力の長さが等しく、対応関係にある箇所が系列の方向に単調でなければならない。 この制約に対処するため、Sequence to Sequenceは入力全体を固定長のベクトルに一度変換し、そのベクトルをもとに出力を予測する。 Sequence to Sequenceは、2種類のLSTMをつかい、入力を与えたLSTMの最終層の隠れ状態からなる固定長ベクトルをつくる。 そして、このベクトルを、もう一方のLSTMに与え、最終的な出力を求める。 実験により、反転された入力系列をあとえると、入力と出力の対応関係にある箇所の距離が短くなり、予測性能が上がることが確認された。

概要

ニューラルネットワークをもちいた機械翻訳システムの論文である。 解決したい問題として、学習と推論時の処理時間の長さ、低頻出の単語を翻訳する難しさ、入力文の一部が翻訳されないことをあげ、注意機構でつながれたEncoderとDecoderからなるアーキテクチャを提案した。 学習時間を短縮するために、Decoderの最初の層とEncodeerの出力層から注意をつくる注意機構を採用し、Decoderを並列に学習できるようにしている。 また、量子化によって推論時間を短縮をしている。 低頻出の単語でも翻訳できるようにwordpieceでエンコードされた入力をうけとる。 入力文の一部が翻訳されない問題に対しては、短い出力文に罰則を課すビームサーチで出力文の候補を探索する仕組みが導入されている。

学習データにないラベルを推定できるようにモデルを学習する問題に対してzero-shot leanringという名をあたえ、ラベルを推定できる確率と条件を形式化した論文である。 形式化するモデルは、複数の二値分類器と1つの最近傍探索器からなる。 最近傍探索は、2値分類器の出力を要素とするベクトルをうけとり、最近傍のラベルに対応するベクトルを探す。 PACフレームワークにもとづく必要な学習データの件数を示し、そのデータで訓練されたモデルが学習データにないラベルを推定できる確率を示した。

概要

自己注意機構をもちいて、可変長の文を埋め込み行列に変換するアーキテクチャを発表した論文である。 埋め込み行列の各行は、それぞれ文中の異なる箇所の意味を反映する。 アーキテクチャは2つの構成からなり、入力から出力にむかい双方向LSTMを、次に自己注意機構をもつ。 自己注意機構を導入した背景は、回帰結合型のネットワークでは、全ての時刻わたって入力の意味を保持することは難しく、また不要であるという著者らの仮説である。 3つの実験により、文の分散表現を獲得する先行研究と比較し、自己注意機構の効果が確認された。 注意機構は複数のベクトルのどれを重視するかを学習できるため、埋め込まれた文の箇所を可視化できることも示した。

概要

多言語の文をあつかう分散表現モデルを発表した論文である。 異なる言語の文であっても、意味が同じであれば、同様の分散表現に変換される。 モデルのアーキテクチャにはseq2seqを、入力と出力には対訳コーパスをつかう。 ミニバッチごとに、入力または出力の言語をいれかえ、言語に依存しない文の意味の分散表現への変換方法を学習する。 本論文の成果は多言語に対応する分散表現のモデルのライブラリLASERに応用されている。