論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
Joint inference of named entity recognition and normalization for tweets
1. Xiaohua Liu, Ming Zhou, Furu Wei,
Zhongyang Fu, Xiangyang Zhou
ACL2012
Joint Inference of Named Entity
Recognition and Normalization for Tweets
id:skozawa
論文輪読会
2014/06/18
2. Named Entity Recognition (NER)
● 固有表現抽出 (NER)
○ テキストから固有表現(人名、地名など)を抽出
I wanna see Anneke Gronloh.
→ PERSON
I live in New York
→ LOCATION
3. Named Entity Normalization (NEN)
● 固有表現の正規化 (NEN)
○ 固有表現を曖昧性のない標準的な表現に変換
○ Anneke Gronlohは他に Mw.,Gronloh, Anneke Kronloh,
Mevrouw G. などとも表される
I wanna see Anneke Gronloh.
I wanna see Anneke Kronloh.
→ Anneke Grouloh
● NENの性能
○ User generated Contentに対しては性能が低下
○ Wikipediaに基づくNENシステム
■ ニュース:94%
■ User Generated Content: 77%
5. Problem of Cascaded Approach
● NERとNENは別タスク
● NER → NENの順序で適用
○ NERのoutputがNENのinput
● 問題点
○ NERのエラーがNENに伝播
■ NENのエラーの多くはNERのエラー
○ NENからNERへのフィードバックがない
6. Joint Inference
● 複数のツイートに対してNERとNENを同時に解く
● NERの性能向上はNENの性能を向上させる
● NENからのフィードバック
·· she knew Burger King when he was a Prince! ··
·· I’m craving all sorts of food: mcdonalds, burger king, pizza, chinese ··.
○ 2つのツイートの内容は異なるので、
NENではBurger Kingとburger kingをマッピングしない
○ NERが異なるラベルタイプを付与することを補助
7. Redundancy in Tweets
● 複数のツイートを同時に考慮することで
ツイートの冗長性を利用できる
·· Bobby Shaw you don’t invite the wind ··
·· I own yah ! Loool bobby shaw ··
● 1文目のBobby ShawはPERSON
○ 大文字 + you
● 2文目のbobby shawがPERSONだと判定する補助
8. Task Definition
対象:ピリオドを含むかあるクエリに関連したツイート集合
1. 各ツイートに対して固有表現とそのタイプを抽出 (NER)
○ PERSON, ORGANIZATION, PRODUCT, LOCATION
2. 各固有表現を代表的な表現にする (NEN)
○ 固有表現のペアが与えられ、同じ実体かどうかを決定
○ 同じ固有表現を全て関連付け、代表的な表現を取得
·· Gaga’s Christmas dinner with her family. Awwwwn ··
·· Lady Gaaaaga with her family on Christmas ··
·· Buying a magazine just because Lady Gaga’s on the cover ··
代表的な表現: Lady Gaga
10. Label for NER
● 各ツイートに対してBILOUラベルを付与: yi
m
○ B: Begining
○ I: Inside
○ L: Last
○ O: Outside
○ U: Unit-length
·· without you is like an iphone without apps;
O O O O O U-PRODUCT O O
Lady gaga without her telephone ··
B-PERSON L-PERSON O O O
11. Label for NEN
● 2値変数 zij
mn
○ 同じ単語の ti
m
と tj
n
のペア
○ 同じ実体を表す固有表現かどうか zij
mn
= 1 or -1
·· Gaga’s Christmas dinner with her family. Awwwwn ··
·· Lady Gaaaaga with her family on Christmas ··
·· Buying a magazine just because Lady Gaga’s on the cover ··
z11
13
= 1 ( Gaga1
1
= Gaga1
3
)
z11
23
= 1 ( Lady1
2
= Lady1
3
)
her, with などはストップワード
13. Recognize Same Entity
固有表現のタイプと正規化ラベルを利用して
同じ固有表現かどうかを以下の3点で判定
1. 同じ固有表現タイプである
2. 部分文字列
3. zij
mn
= 1 が存在
·· Gaga’s Christmas dinner with her family. Awwwwn ··
·· Lady Gaaaaga with her family on Christmas ··
·· Buying a magazine just because Lady Gaga’s on the cover ··
Gaga1
1
= Lady Gaga1
3
= PERSON
z11
13
= 1
14. Recognize Same Entity
固有表現のタイプと正規化ラベルを利用して
同じ固有表現かどうかを以下の3点で判定
1. 同じ固有表現タイプである
2. 部分文字列
3. zij
mn
= 1 が存在
·· Gaga’s Christmas dinner with her family. Awwwwn ··
·· Lady Gaaaaga with her family on Christmas ··
·· Buying a magazine just because Lady Gaga’s on the cover ··
Lady1
2
Gaaaaga = Lady1
3
Gaga = PERSON
z11
23
= 1
15. Recognize Same Entity
固有表現のタイプと正規化ラベルを利用して
同じ固有表現かどうかを以下の3点で判定
1. 同じ固有表現タイプである
2. 部分文字列
3. zij
mn
= 1 が存在
·· Gaga’s Christmas dinner with her family. Awwwwn ··
·· Lady Gaaaaga with her family on Christmas ··
·· Buying a magazine just because Lady Gaga’s on the cover ··
canonical form は単語数の長いもの
(同数の場合はWikipediaのエントリにあるもの)
Lady Gaga1
3
16. Factor Graph
● yi
m
: m番目のツイートのi番目の単語 ti
m
のNERラベル
● fi
m
: 素性関数 (yi-1
m
, yi
m
)
● zij
mn
: ti
m
とtj
n
のNENラベル
● fij
mn
: 素性関数 (yi-1
m
と yi
m
と zij
mn
)
17. Model
tweets: T = {tm
}N
m=1
graph: g = (Y, Z, F, E)
Y: y-serials, Z: z-serials
F: factor vertices, E: edges
δij
mn
= 1:
ti
m
とtj
n
が同じ単語
Φ(1)
k
, Φ(2)
k
: features
λ(1)
k
, λ(2)
k
: weight
20. Features for NER
● 表層素性
○ 大文字かどうか
○ 英数字からなる、または、スラッシュを含むかどうか
○ ストップワードかどうか
○ 単語の接頭辞、接尾辞
● 語彙素性
○ 前後1単語の語彙、品詞
○ 辞書に含まれているかどうか
○ ハッシュタグ、リンク、ユーザ名かどうか
● 外部辞書(Gazetteer)素性
○ 含まれているか
○ ラベル
21. Features for NER
● 表層素性
○ 大文字かどうか
○ 英数字からなる、または、スラッシュを含むかどうか
○ ストップワードかどうか
○ 単語の接頭辞、接尾辞
● 語彙素性
○ 前後1単語の語彙、品詞
○ 辞書に含まれているかどうか
○ ハッシュタグ、リンク、ユーザ名かどうか
● 外部辞書(Gazetteer)素性
○ 含まれているか
○ ラベル
22. Features for NER
● 表層素性
○ 大文字かどうか
○ 英数字からなる、または、スラッシュを含むかどうか
○ ストップワードかどうか
○ 単語の接頭辞、接尾辞
● 語彙素性
○ 前後1単語の語彙、品詞
○ 辞書に含まれているかどうか
○ ハッシュタグ、リンク、ユーザ名かどうか
● 外部辞書(Gazetteer)素性
○ 含まれているか
○ ラベル
·· Buying a magazine just because Lady Gaga’s on the cover
··
Lady Gaga on
名詞 名詞 前置詞
0
0
1
1
0
-, ‘s
1
People
23. Features for NEN
● 表層素性
○ 大文字かどうか ( ti
m
/ tj
n
)
○ 英数字またはスラッシュを含むかどうか ( ti
m
/ tj
n
)
○ 単語の接頭辞、接尾辞 ( ti
m
)
● 語彙素性
○ 語彙 ( ti
m
)
○ 辞書に含まれているかどうか ( ti
m
)
○ 前後1単語が全て同じ品詞かどうか (ti-1
m
ti
m
ti+1
m
/ tj-1
n
tj
n
tj+1
n
)
○ 同じラベルタイプかどうか ( yi
m
/ yj
n
)
● 外部辞書(Gazetteer)素性
○ 含まれているか(前後1単語) (Yi-1
m
∧Yj-1
n
, Yi
m
∧Yj
n
,
Yi+1
m
∧Yj+1
n
)
○ 同じラベルかどうか ( Yi
m
/ Yj
n
)
24. Experiments Setting
● データ
○ 人手で正解を付与した12,245ツイート
● ベースライン
○ NER → NEN の順序で適用した手法
■ NER: Liu et al. (2011)
■ NEN: ルールベース Jijkoun et al. (2008)
25. Experimental Results
·· Goldman sees massive upside risk in oil prices ··
NER Result F-measure
ベースライン 80.2
提案手法 83.6
NER Result PERSON PRODUCT LOCATION ORGNIZATION
ベースライン 83.9 78.7 81.3 79.8
提案手法 84.2 80.5 82.1 85.2
NEN Result Accuracy
ベースライン 79.4
提案手法 82.6
ベースライン: PERSON (Albert Goldman)
提案手法 : ORGANIZATION (Goldman Sachs)
27. Discussion
● 約半分のエラーはスラングか省略
○ 異なる単語には z 要素を作成してない
·· And Now, He Lives All The Way In California ··
·· i love Cali so much ··
·· I, bobby shaw, am gonna put BS on everything ··
● 解決案
○ 同じ単語ではなく、共通の接頭辞を持つ単語に拡張
○ スラングや省略を正規化する手法を構築
正しくLOCATIONと判定
誤ってPERSONと判定
NERで失敗