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Semi-Supervised QA with Generative Domain-Adaptive Nets
東工大 奥村・高村研 長谷川 駿
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対象タスク：抽出によるQA Paragraph, QuestionからAnswerを予測
Paragraph中の連続するchunkをAnswerとして抽出 Q P A
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問題点と着眼点（１） 学習用の大規模データを用意するのが困難 ラベルなしデータ（Pのみ）を使えないか？
既存のコーパスは、小さい or ドメインが限られる コーパスを作成するのは、高コスト ラベルなしデータ（Pのみ）を使えないか？ Aを生成しないので言語モデルを鍛えても効果小 P(A|Q, P)の学習に直接使いたい QとAを作り、疑似データとして学習に使おう！
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問題点と着眼点（２） QとAを作り、疑似データとして学習に この方法の問題点 Pから統語情報に基づくルールでA’を抽出（割愛）
PとA’から、Q’を生成 ラベルあり{P, Q, A}とラベルなし{P, Q’, A’}を学習に 用いる この方法の問題点 ラベルあり と ラベルなし で性質が異なり、変なバ イアスがかかる可能性が高い
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問題点と着眼点（３） 問題点 対策 – 別ドメインとして扱う ラベルあり と ラベルなし で性質が異なり、変なバ イアスがかかる可能性が高い
1. ドメインを区別するタグを導入 共通する性質は共有し、異なる性質はタグに紐づける 2. 強化学習を用いて質問生成モデルをfine-tune 正しいAが予想されやすいようなQを生成する
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貢献点 問題を生成するという新しい形のsemi-supervised QAを提案
シンプルで有効な質問生成のベースラインの提案 今から説明する もちろん結果も良い
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目次 質問生成のシンプルなベースライン 提案法：Generative Domain-Adaptive Nets データ詳細 結果 解答抽出器
Domain tagの導入 質問生成器 RLを用いた学習方法 データ詳細 結果
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シンプルで有効なベースライン P = (p1, p2, p3, ……, p20) A’ = (p10, p11)
ラベルなし{P, A’}からQ’を作成する手法 P = (p1, p2, p3, ……, p20) A’ = (p10, p11) Q’ = (p10 - W, …., p11 + W) W: window幅 ラベルありデータが少ない場合、かなり有効
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目次 質問生成のシンプルなベースライン 提案法：Generative Domain-Adaptive Nets データ詳細 結果 解答抽出器
Domain tagの導入 質問生成器 RLを用いた学習方法 データ詳細 結果
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提案法：GDANs 準備するもの ラベルあり{P, Q, A} ラベルなし{P, A’} 解答抽出器 質問生成器 入力：P, Q
出力：A （P中での最初と最後のindex） 質問生成器 入力：P, A 出力：Q （単語列）
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解答抽出器（既存モデル） Q P Gated-Attention module (Dhingra et al., 2016) p1 p2
pn Softmaxを2つ 最初のindex用 最後のindex用 Gated-Attention module (Dhingra et al., 2016)
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解答抽出器 – domain tagの導入 PとQの最後にdomain tagを追加する 目的 訓練時 テスト時
ラベルありならd_trueを追加 ラベルなしならd_genを追加 テスト時 d_trueを追加 目的 共通する性質は共有し、異なる性質はタグに紐 づける
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質問生成器 GRUを用いたCopy機構付きEncoder-Decoder 例：P = (x1, x2, x3) A’ = (x2)
eos [0; x1] [1; x2] [0, x3] eos Y1 Y2 Y3 Aに含まれる場合は1を追加
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意 Lを用いたMLEにより質問生成器（G）を初期化
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意 Lを用いたMLEにより質問生成器（G）を初期化 While True;
Gを用いてUgのQ’を生成
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意 Lを用いたMLEにより質問生成器（G）を初期化 While True;
Gを用いてUgのQ’を生成 LとUgを用いたMLEにより解答抽出器（D）を学習
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意 Lを用いたMLEにより質問生成器（G）を初期化 While True;
Gを用いてUgのQ’を生成 LとUgを用いたMLEにより解答抽出器（D）を学習 タグをつけて普通に最尤推定
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意 Lを用いたMLEにより質問生成器（G）を初期化 While True;
Gを用いてUgのQ’を生成 LとUgを用いたMLEにより解答抽出器（D）を学習 UgとDを用いたRLにより質問生成器（G）を学習
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学習方法 LとUgを用いたMLEにより解答抽出器（D）を学習 UgとDを用いたRLにより質問生成器（G）を学習
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学習方法 LとUgを用いたMLEにより解答抽出器（D）を学習 UgとDを用いたRLにより質問生成器（G）を学習
生成したQを、人手で作ったQとして解答抽出器に入力した場合に 正しいAが抽出されるようGを学習している ≒解答抽出器において人手で作ったQと近い挙動をするような Qを生成するようGを学習
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学習方法 ラベルあり（L）、ラベルなし（Ug） を用意 Lを用いたMLEにより質問生成器（G）を初期化 While True;
Gを用いてUgのQ’を生成 LとUgを用いたMLEにより解答抽出器（D）を学習 UgとDを用いたRLにより質問生成器（G）を学習 解答抽出器（D）が完成
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MLE（最尤推定） vs RL（強化学習） MLE RL ラベルが必要 P(Q|P, A)を最適化 ラベルが必要ない
=P(A|P ,Q)とP(Q|P)を最適化していることになり、P(Q|P)が余分 RL ラベルが必要ない P(A|P, Q)を最適化
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目次 質問生成のシンプルなベースライン 提案法：Generative Domain-Adaptive Nets データ詳細 結果 解答抽出器
Domain tagの導入 質問生成器 RLを用いた学習方法 データ詳細 結果
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データセット ラベルありデータ（SQuAD） ラベルなしデータ（Wikiの記事） Wikiの記事におけるQAデータ 訓練データ：約8万
テストデータ：約8千 ラベルなしデータ（Wikiの記事） 約100万Paragraph 約500万Answer
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実験結果 8K 80K Context:Aの周辺をQとして使う, Gen:生成したQを使う
ラベルあり の量 ラベルなし の量 Exact Matching 8K 80K Context:Aの周辺をQとして使う, Gen:生成したQを使う domain: domain tagを使う, adv:Qの学習にRLを使う
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結果：Supervised Learning vs Semi-SL
ラベルあり の量 ラベルなし の量 Exact Matching 8K 80K ラベルありデータが少ないほどsemi-SLが良い結果 Context:Aの周辺をQとして使う, Gen:生成したQを使う domain: domain tagを使う, adv:Qの学習にRLを使う
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結果：domain tagの効果 基本的に有効っぽい 8K 80K Context:Aの周辺をQとして使う, Gen:生成したQを使う
ラベルあり の量 ラベルなし の量 Exact Matching 8K 80K 基本的に有効っぽい Context:Aの周辺をQとして使う, Gen:生成したQを使う domain: domain tagを使う, adv:Qの学習にRLを使う
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結果：advの効果 8K 80K ラベルありが少ないとadvが有効（最尤推定による質問生成器の質が低いため？）
の量 ラベルなし の量 Exact Matching 8K 80K ラベルありが少ないとadvが有効（最尤推定による質問生成器の質が低いため？） ラベルありがたくさんあれば、avdがなくても良さそう Context:Aの周辺をQとして使う, Gen:生成したQを使う domain: domain tagを使う, adv:Qの学習にRLを使う
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まとめ 問題を生成するという新しい形のsemi-supervised QAを提案 GDANsを提案 シンプルで有効なベースラインの提案
Domain tag RLによる質問生成器の学習 シンプルで有効なベースラインの提案 実験結果は多数載っているので興味あれば
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