深層リカレントニューラルネットワークを用いた日本語述語項構造解析

1. 深層リカレントニューラルネットワークを用いた日本語述語項構造解析大内啓樹進藤裕之松本裕治 ouchi.hiroki.nt6@is.naist.jp 奈良先端科学技術大学院大学自然言語処理学研究室 2016/12/22 (木) 情報処理学会第229回自然言語処理研究会

2. 本研究の概要 2 単語分割品詞付与係り受け述語項構造入力文既存研究 ×深層RNN 日本語述語項構造解析複数の述語を考慮可能なRNNの提案入力文本研究 78.15 80.90 79.23 81.22 IM09 MA14 OU15 DRGM 単語などの表層情報のみ使用最先端の解析器を上回る性能を達成単語分割述語項構造

3. 述語項構造とは？ 3 「誰が何を誰にどうした」 • 花子は太郎を殴った。 • 太郎は花子に殴られた。殴るガ花子ヲ太郎ニ None 述語項構造は表層の違いを正規化する述語出来事や状態を表す語や句項出来事や状態を表すのに必要な語や句格述語項間の意味的役割

4. 項の種類 4 コロッケを受け取った彼女は、急いで食べた。（φが）ジュースも飲んだ。ガヲガヲヲガ • 係り受け有精度: 85-90% • 文内ゼロ精度: 30-55% • 文間ゼロ精度: 10-20% 3種類の項本研究の解析対象

5. 関連研究

6. 日本語述語項構造解析手法 6 Taira+ 08 SVM + Decision List Maximum Entropy Model Tournament Model Markov Logic Network 点推定アプローチ同時推定アプローチ Graph-Based Joint Model + Hill Climbing Imamura+ 09 Hayashibe+ 11 Yoshikawa+ 11 Sasano+ 11 Ouchi+ 15 Shibata+ 16 Ouchi + Neural Net Iida+ 16 Convolutional Neural Net Log-Linear Model + Case Frames

7. 点推定アプローチ 7 Imamura+ 09 述語ごとに独立に項を推定警察は犯人を逮捕したが、数日後に逃走した。ガ格逮捕する警察犯人数日後 2.8 3.9 1.3 NULL0.6 ガ格逃走する警察犯人数日後 2.9 2.6 0.7 NULL0.5

8. 同時推定アプローチ 8 警察犯人数日後逮捕する逃走する NULL 逮捕する逃走するガ警察ヲ犯人ニ NULL ガ犯人ヲ NULL ニ NULL ガヲニ Ouchi+ 15 文内の全述語項を同時に推定

9. 点推定と同時推定 9 警察犯人数日後逮捕する逃走する NULL 警察犯人数日後逮捕する NULL 警察犯人数日後逮捕する NULL 警察犯人数日後逮捕する NULL 警察犯人数日後逃走する NULL 警察犯人数日後逃走する NULL 警察犯人数日後逃走する NULL 点推定同時推定

10. 深層リカレントモデル

11. 問題設定 11 <単語> 彼女はコロッケを食べた。 <ラベル> GA NONE WO NONE PRED NONE • 各単語にラベルを付与する多値分類問題 • ラベルは {GA, WO, NI, NONE, PRED} の5つ

12. モデルの概要 12 • RNN (GRU) を使用 • 単語素性がスパースになることを防ぐため • 長距離の依存関係をとらえる必要があるため文内ゼロ項の解析には，長距離の依存関係を考慮する必要がある長距離依存の例モデルのイメージ • 係り受け有 • 文内ゼロ

13. 使用する素性 13 <単語> 彼女はコロッケを食べた。 Arg Pred Pred Context Mark 1 彼女食べたを食べた。 0 2 は食べたを食べた。 0 3 コロッケ食べたを食べた。 0 4 を食べたを食べた。 1 5 食べた食べたを食べた。 1 6 。食べたを食べた。 1 • Pred Context: 述語とその周りの単語 • Mark: Pred Context に含まれているか否か

14. 素性ベクトルの作り方 14 Word Emb Mark Emb Concat 1 彼女食べたを食べた。 0 𝒙 𝟏

15. ネットワークアーキテクチャ 15 RNN Layer 2 RNN Layer 1 Output Layer 𝑥1 𝑥 𝑡 𝑥 𝑇 ・・・・・・・・・ Input Layer 彼女コロッケ。・・・・・・・・・・・・ Input GA 0.2 WO 0.1 NI 0.2 NONE 0.4 PRED 0.1 • 双方向型RNN (GRU) を使用ラベルの確率

16. DRMにおける複数述語を含む文の解析 16 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 NONE PRED NONE GA NONE NONE NONE NONE NONE NONE NONE NONE 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 NONE NONE NONE GA NONE WO NONE PRED NONE NONE NONE NONE 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 NONE NONE NONE GA NONE NONE NONE NONE NONE NI PRED NONE ※ 各述語に対して異なるターゲットのラベル列が決まる

17. DRMにおける複数述語を含む文の解析 17 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 𝒙 𝟐,𝟏 𝒙 𝟐,𝟐 𝒙 𝟐,𝟑 𝒙 𝟐,𝟒 𝒙 𝟐,𝟓 𝒙 𝟐,𝟔 𝒙 𝟐,𝟕 𝒙 𝟐,𝟖 𝒙 𝟐,𝟗 𝒙 𝟏,𝟏𝟎 𝒙 𝟏,𝟏𝟏 𝒙 𝟏,𝟏𝟐𝒙 𝟏,𝟏 𝒙 𝟏,𝟐 𝒙 𝟏,𝟑 𝒙 𝟏,𝟒 𝒙 𝟏,𝟓 𝒙 𝟏,𝟔 𝒙 𝟏,𝟕 𝒙 𝟏,𝟖 𝒙 𝟏,𝟗 𝒙 𝟐,𝟏𝟎 𝒙 𝟐,𝟏𝟏 𝒙 𝟐,𝟏𝟐 𝒙 𝟑,𝟏 𝒙 𝟑,𝟐 𝒙 𝟑,𝟑 𝒙 𝟑,𝟒 𝒙 𝟑,𝟓 𝒙 𝟑,𝟔 𝒙 𝟑,𝟕 𝒙 𝟑,𝟖 𝒙 𝟑,𝟗 𝒙 𝟑,𝟏𝟎 𝒙 𝟑,𝟏𝟏 𝒙 𝟑,𝟏𝟐 𝒙 𝟏,𝟑𝒙 𝟏,𝟏 𝒙 𝟏,𝟐 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label 𝒙 𝟐,𝟑𝒙 𝟐,𝟏 𝒙 𝟐,𝟐 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label 𝒙 𝟑,𝟑𝒙 𝟑,𝟏 𝒙 𝟑,𝟐 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。素性ベクトル作成各系列ごとに計算

18. 問題点・解決策 18 深層リカレントモデル (DRM) 複数の述語を同時に考慮できない× 複数の述語を同時に考慮できる〇深層リカレントグリッドモデル (DRGM)

19. 深層リカレントグリッドモデル

20. モチベーション 20 • 複数の述語を考慮できるモデルの提案 • 解決策: RNNをグリッド状に連結するモデルのイメージグリッド連結のイメージ素性ベクトルの計算を系列間でも行う

21. DRMとDRGMの違い 21 DRM 𝒙 𝟐,𝟏 𝒙 𝟐,𝟕 𝒙 𝟏,𝟏𝟐𝒙 𝟏,𝟏 𝒙 𝟏,𝟕 𝒙 𝟐,𝟏𝟐 𝒙 𝟑,𝟏 𝒙 𝟑,𝟕 𝒙 𝟑,𝟏𝟐 𝒙 𝟏,𝟏𝟐𝒙 𝟏,𝟏 𝒙 𝟏,𝟕 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label ・・・・・・・・・・・・ 𝒙 𝟐,𝟏𝟐𝒙 𝟐,𝟏 𝒙 𝟐,𝟕 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label ・・・・・・・・・・・・ 𝒙 𝟑,𝟏𝟐𝒙 𝟑,𝟏 𝒙 𝟑,𝟕 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label ・・・・・・・・・・・・ 𝑫𝒆𝒆𝒑 𝑹𝑵𝑵 Label Label Label・・・・・・ Label Label Label・・・・・・ Label Label Label・・・・・・ DRGM ・・・・・・・・・・・・・・・・・・

22. 使用する素性 22 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 𝒙 𝟐,𝟏 𝒙 𝟐,𝟐 𝒙 𝟐,𝟑 𝒙 𝟐,𝟒 𝒙 𝟐,𝟓 𝒙 𝟐,𝟔 𝒙 𝟐,𝟕 𝒙 𝟐,𝟖 𝒙 𝟐,𝟗 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 p t 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 3 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。 𝒙 𝟏,𝟏𝟎 𝒙 𝟏,𝟏𝟏 𝒙 𝟏,𝟏𝟐𝒙 𝟏,𝟏 𝒙 𝟏,𝟐 𝒙 𝟏,𝟑 𝒙 𝟏,𝟒 𝒙 𝟏,𝟓 𝒙 𝟏,𝟔 𝒙 𝟏,𝟕 𝒙 𝟏,𝟖 𝒙 𝟏,𝟗 𝒙 𝟐,𝟏𝟎 𝒙 𝟐,𝟏𝟏 𝒙 𝟐,𝟏𝟐 𝒙 𝟑,𝟏 𝒙 𝟑,𝟐 𝒙 𝟑,𝟑 𝒙 𝟑,𝟒 𝒙 𝟑,𝟓 𝒙 𝟑,𝟔 𝒙 𝟑,𝟕 𝒙 𝟑,𝟖 𝒙 𝟑,𝟗 𝒙 𝟑,𝟏𝟎 𝒙 𝟑,𝟏𝟏 𝒙 𝟑,𝟏𝟐 朝起きて、彼女はコロッケを食べ、学校に向かった。

23. ネットワークアーキテクチャ 23 𝑥1,1 𝑥2,1 𝑥3,1 Input Layer 𝑥1,𝑡 𝑥2,𝑡 𝑥3,𝑡 𝑥1,𝑇 𝑥2,𝑇 𝑥3,𝑇 Grid Layer 1 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ Grid Layer 2 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ Output Layer ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ GA 0.2 WO 0.1 NI 0.2 NONE 0.4 PRED 0.1 ラベルの確率

24. 各グリッド層 24 ℎ1,2 (𝑙) ℎ1,1 (𝑙) ℎ1,3 (𝑙) ℎ1,4 (𝑙) ℎ1,5 (𝑙) • 単語間の接続深層リカレントモデルと同様

25. 各グリッド層 25 ℎ1,2 (𝑙) ℎ1,1 (𝑙) ℎ2,1 (𝑙) ℎ3,1 (𝑙) ℎ1,3 (𝑙) ℎ1,4 (𝑙) ℎ1,5 (𝑙) ℎ2,2 (𝑙) ℎ2,3 (𝑙) ℎ2,4 (𝑙) ℎ2,5 (𝑙) ℎ3,2 (𝑙) ℎ3,3 (𝑙) ℎ3,4 (𝑙) ℎ3,5 (𝑙) • 系列にまたがる接続

26. 実験・結果・結論

27. 実験設定 27  データセット NAIST Text Corpus Ver. 1.5  訓練 25,000  開発 5,000  評価 9,000  実装  ライブラリ: Theano  ハイパーパラメータ  単語/隠れ層の次元: 32次元, ランダム初期化  最適化手法: Adam  L2正則化: [0.0001, 0.0005, 0.001]

28. 実験結果: F値 28 中間層数開発評価深層リカレントモデル (DRM) 2 80.14 80.58 4 80.66 80.91 6 80.52 80.37 8 80.74 80.70 深層リカレントグリッドモデル (DRGM) 2 80.43 80.63 4 80.78 80.93 6 81.14 81.22 8 80.90 81.06 • DRM < DRGM • 複数の述語を考慮することによる効果

29. 実験結果: 先行研究とのF値比較 29 Imamura+ 09 78.15 Matsubayashi+ 14 80.90 Ouchi+ 15 79.23 DRM 80.70 DRGM 81.22 NAIST Text Corpus 1.5を用いた先行研究との比較 • 先行研究の性能を上回る結果

30. 実験結果: 格ごとのF値 30 係り受け有文内ゼロガヲニガヲニ DRM 88.74 92.90 64.84 51.24 35.13 8.90 DRGM 88.66 93.95 66.50 51.57 38.06 9.44 Imamura+ 09 86.50 92.84 30.97 45.56 21.38 0.83 Matsubayashi+ 14 87.8 94.0 63.7 49.0 27.7 25.7 Ouchi+ 15 88.13 92.74 38.39 48.11 24.43 4.80 • 係り受け有 • 文内ゼロ

31. 結論 31 1. 深層RNNを用いた述語項構造解析モデルの提案 2. 最先端の解析器を上回る精度を達成 https://github.com/hiroki13/neural-pasa-system ソースコード今後の課題まとめ • 本モデルの詳細なエラー分析 • 文間にまたがる述語項の同定

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