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Zero-shot Learning of Classifiers from Natural Language Quantification Shashank Srivastava Igor Labutov Tom Mitchell
人間による説明中の定量表現(e.g. usually, never...)からyes/noの2値予測モデルを学習する
説明文中の定量表現を頼りに分類軸を学習する
例えばeメールの分類において「E-mail that I reply are usually important」といった人間による説明からどういったメールが重要かの2値分類を学習する。 文章をlogical formに変換し、定量表現を使ってどういった条件が2値分類に重要かを学習していく。
3種のデータセットを使って既存手法と比較を行った。
Logical formへのsemantic parserの精度が該当タスクへも大きな影響を与える
Posterior regularization for structured latent variable models Kuzman Ganchev, Jennifer Gillenwater, Ben Taskar, et al
0. 論文
Zero-shot Learning of Classifiers from Natural Language Quantification Shashank Srivastava Igor Labutov Tom Mitchell
1. どんなもの？
人間による説明中の定量表現(e.g. usually, never...)からyes/noの2値予測モデルを学習する
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
説明文中の定量表現を頼りに分類軸を学習する
3. 技術や手法のキモはどこ？
例えばeメールの分類において「E-mail that I reply are usually important」といった人間による説明からどういったメールが重要かの2値分類を学習する。 文章をlogical formに変換し、定量表現を使ってどういった条件が2値分類に重要かを学習していく。
4. どうやって有効だと検証した？
3種のデータセットを使って既存手法と比較を行った。
5. 議論はある？
Logical formへのsemantic parserの精度が該当タスクへも大きな影響を与える
6. 次に読むべき論文は？
Posterior regularization for structured latent variable models Kuzman Ganchev, Jennifer Gillenwater, Ben Taskar, et al