Multi-pass Sieve를 이용한 한국어 상호참조해결 반-자동 태깅 도구

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1 Siamese Neural Network 박천음 강원대학교 Intelligent Software Lab. Intelligent Software Lab.

2 Intro. S2Net Siamese Neural Network(S2Net) 입력 text 들을 concept vector 로표현하기위함에기반 즉, similarity 를위해가중치가부여된 vector 로표현 linear projection // metric learning approach Input Output Original term vector (one-hot) Projected concept vector Model parameters (weights) e.g. word embedding Model parameters IIIIIIIIII pppppppp rrrrrr tttttttt vvvvvvvvvvvv, ttttttttt llllllllllll, 각 oooooooooooo vvvvvvvvvvvvvv ssssss. : min llllllll(. ) llllllllll: ssssssssssssss oooo nnnnnn Intelligent Software Lab. 2

3 Learning concept vector vector z OOOOOOOOOOOO Projected concept vector VV pp : < > ssssss(vv pp, VV qq ) VV qq : < > HHHHHHHHHHHH: ttttt Model parameters IIIIIIIIII: tttt aa 0,0,, aa 0,kk aa 1,0,, aa 1,kk aa dd,0,, aa dd,kk Original term vector (one-hot) <0, 1, 0, 0,.. 0, 1>_(dx1) Intelligent Software Lab. 3

4 Model design ffffffffffffffffffffff NN: nnnntt jj = dd ii=0 ww iiii xx ii S2Net: ttww cc jj = ttii VV αα iiii tttt(tt ii ) αα iiii AA aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ffffffffffffffff sigmoid (non-linear) ssssssssss ttww (. ) ff = tttttttt vvvvvvvvvvvv tttt, ff = VV, dd 1 rrrrrr vvvvvvvvvvvv AA = αα iiii, αα dd kk iiii AA ( weights) gg = AA TT ff ssssmm AA (ff pp, ff qq ) vvvvvvvvvvvv gg kk 1 ( projected concept vector) Intelligent Software Lab. 4

5 Loss function using the cosine similarity tttttttt vvvvvvvvvvvv pppppppp ff pp, ff qq cccccccccccccccccccccccccc cccccccccccccc vvvvvvvvvvvvvv cccccccccccc vvvvvvvvvv gg pp, gg qq gg pp = AA TT ff pp, gg qq = AA TT ff qq ssssmm AA ff pp, ff qq = TTTTTTTT llllllllll = yy pppp gg pp gg pp TT gg qq gg qq llllllll ffffffffffffffff(mmmmmm) = 1 2 yy pppp ssssmm AA ff pp, ff qq 2 요런방법도있음 ( 기본적인방법 ) query 에가까운 text object 를선택하기위해 MSE 사용 Intelligent Software Lab. 5

6 Training procedure : ssssssssssssssssssss ssssssssss tttttttt vvvvvvvvvvvv ff ppp, ff qqq, (ff ppp, ff qqq ) 를비교 첫번째 term vector 가더 high similarity 식으로표현하면 = ssssmm AA ff ppp, ff qqq ssssmm AA ff ppp, ff qqq 를 logistic loss 로변환 [0 or 1] 로 loss 값을반올림 LL ; AA = log(1 + exp γγ ) 값이커질수록 loss 값이작아짐 γγ 는 cosine function 때문에 를 γγ 만큼확대시킴 ( dddddddddddddd : [-2, 2]) 따라서 prediction error 에도움됨 γγ 는경험상크게 (= 10) 여기서 AA 를최적화 ( 타겟, high score) ( 출력 ) 본논문에서의 loss function Intelligent Software Lab. 6

7 Gradient derivation LL ; AA 에서 AA 최적화 LL ;AA AA = γγ 1+exp( γγ ) AA = ssssmm AA AA AA ff ppp, ff qqq ssssmm AA AA ff pp, ff qq cos gg pp, gg qq = AA ssssmm AA ff pp2, ff qq2 = AA cos gg pp, gg qq gg pp TT gg qq gg pp gg qq 1 AA gg TT pp gg qq = AA AA TT ff pp gg qq + AA AA TT ff qq gg pp = ff pp gg TT TT qq + ff qq gg pp 1 = gg TT gg pp gg pp pp = 1 2 gg pp TT gg pp 23 AA gg pp TT gg pp = gg pp TT gg pp 23 ff pp gg pp TT LL ; AA = log(1 + exp γγ ) = ssssmm AA ff ppp, ff qqq gg pp = AA TT ff pp, ssssmm AA ff ppp, ff qqq gg qq = AA TT ff qq 3 1 gg qq = gg qq TT gg qq 2 3 ff qq gg qq TT Intelligent Software Lab. 7

8 S2Net example: max() Input sentences Sen1: what movies johnny depp is in? Sen2: what movies does johnny depp play in? Sen3: who has been married to julia roberts? Bag of words(size 16): Term vector: Intelligent Software Lab. 8

9 S2Net example: max() cont` Weights: (size: 2 x 16) xx ii xx ww WW TT Intelligent Software Lab. 9

10 S2Net example: max() cont` yy = ff(ww TT xx), (cccccccccccccc vvvvvvvvvvvv yy 2 1 ) sigmoid xx ii yy ii yy ii ff(nnnntt jj ) ssssssssss zz ddddddd, zz ddddddd, max(0, 1 zz ddddddd + zz ddddddd ) yy ii zz ddddddd yy ii yy ii zz dddddd2 score(.) yy ii Intelligent Software Lab. 10

11 S2Net example: max() cont` Back prop. ssssss zz ddddddd, zz ddddddd mmmmmm 0, nnnnnn = 1 iiii 1 ss + ss cc > 0 0 ooooooooooooooooo gradient update fff nnnnnn = ssssssssssssss. gradient update logistic sigmoid ff nnnnnn = ff nnnnnn nnnnnn exp nnnnnn = ff nnnnnn 1 ff nnnnnn Intelligent Software Lab. 11

12 Intelligent Software Lab. 12

13 S2Net example: cosine_sim() Input sentences Sen1: what movies johnny depp is in? Sen2: what movies does johnny depp play in? Sen3: who has been married to julia roberts? Bag of words(size 16): Term vector: Intelligent Software Lab. 13

14 S2Net example cosine_sim() cont` Weights: (size: d x k) Term vector: ssssssssss ttww (. ) ff = tttttttt vvvvvvvvvvvv tttt, ff = VV, dd 1 rrrrrr vvvvvvvvvvvv AA = αα iiii, αα dd kk iiii AA ( weights) gg = AA TT ff ssssmm AA (ff pp, ff qq ) vvvvvvvvvvvv gg kk 1 ( projected concept vector) Intelligent Software Lab. 14

15 S2Net example cosine_sim() cont` Term vectors: AA TT : 0.005, 0.1, 0.12, , 0.1, 0.1, 0.1, , 0.003, 0.1, 0.1, 0, 0, 0.2, 0.005, , 0.075, 0.005, 0.02, 0.05, 0.05, 0.05, 0.2, 0.2, 0.005, 0.08, 0.075, 0.09, 0.076, , 0.01 Intelligent Software Lab. 15

16 S2Net example cosine_sim() cont` gg = AA TT ff (cccccccccccccc vvvvvvvvvvvv gg kk 1 ) ssssmm AA ff pp, ff qq = gg pp TT gg qq gg pp gg qq, (cosine similarity) (aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ffffffffffffffff) Intelligent Software Lab. 16

17 S2Net example cosine_sim() cont` YY llllllllll llllllll ffffffffffffffff(mmmmmm) = 1 2 yy pppp ssssmm AA ff pp, ff qq 2 Or 0 Intelligent Software Lab. 17

18 Intelligent Software Lab.

19 S2Net example3 cosine_sim() activation Input sentences Sen1: what movies johnny depp is in? Sen2: what movies does johnny depp play in? Sen3: who has been married to julia roberts? Bag of words(size 16): Term vector: Intelligent Software Lab. 19

20 S2Net example3 cosine_sim() activation` Weights: (size: d x k) Term vector: ssssssssss ttww (. ) ff = tttttttt vvvvvvvvvvvv tttt, ff = VV, dd 1 rrrrrr vvvvvvvvvvvv AA = αα iiii, αα dd kk iiii AA ( weights) gg = AA TT ff ssssmm AA (ff pp, ff qq ) vvvvvvvvvvvv gg kk 1 ( projected concept vector) Intelligent Software Lab. 20

21 S2Net example3 cosine_sim() activation` Input vector: AA TT : 0.05, 0.05, 0.1, 0.02, 0.1, 0.005, 0.005, 0.08, 0.125, 0.1, 0.1, 0.125, 0.115, 0.005, 0.01, , 0.075, 0.125, 0.075, 0.05, 0.05, 0.05, 0.2, , 0.05, 0.025, 0.075, 0.075, 0.05, , Intelligent Software Lab. 21

22 S2Net example3 cosine_sim() activation` gg = AA TT ff (cccccccccccccc vvvvvvvvvvvv gg kk 1 ) ssssmm AA ff pp, ff qq = gg pp TT gg qq gg pp gg qq, (cosine similarity) Intelligent Software Lab. 22

23 S2Net example3 cosine_sim() activation` Y label Intelligent Software Lab. 23

<4E505F415AB1DBB7CEB9FABAF1C1EEC7C3B7A35FBEE0B0FC28303630343031292E687770>

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