はじめに

Universal Sentence EncoderはTransformerを自然言語処理の様々なデータセットを使ってマルチタスク学習させて得られた文表現ベクトルのエンコーダーです。今回使うのはその、多言語バージョンで、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、中国語、韓国語、日本語のタスクで学習されたものです。意味が似ている文ならば、それがどの言語であるかによらず、似たようなベクトル表現が得られるという特徴があります。

今回はその性質を利用して、言語間の転移学習の実験をしました。具体的には、ある自然言語処理のタスクの英語の訓練データセットを学習させ、他の言語のテスト用データセットで性能を評価しました。

データセットの準備

今回実験に用いるデータセットはTREC Question Classification Datasetです。これは5452件の訓練セットと500件のテストセットからなり、英語の質問を6つの粗いカテゴリと42の細かいカテゴリで分類したものです。

配布されているデータセットは前処理としてcsvに変換しておきました。テストセットの先頭行は次のようになっています。

label	text
NUM:dist	How far is it from Denver to Aspen ?
LOC:city	"What county is Modesto
HUM:desc	Who was Galileo ?
DESC:def	What is an atom ?
NUM:date	When did Hawaii become a state ?
NUM:dist	How tall is the Sears Building ?
HUM:gr	George Bush purchased a small interest in which baseball team ?
ENTY:plant	What is Australia 's national flower ?
DESC:reason	Why does the moon turn orange ?

このテストセットはgoogle翻訳APIによって各言語に変換しました。変換後のデータセットの一例として日本語のものを示します。

label	text
NUM:dist	デンバーからアスペンまでの距離は？
LOC:city	カリフォルニア州モデストとはどの郡ですか？
HUM:desc	ガリレオは誰ですか？
DESC:def	原子とは
NUM:date	ハワイはいつ国家になったのですか？
NUM:dist	シアーズビルの高さは？
HUM:gr	ジョージブッシュはどの野球チームにちょっとした興味を持っていますか？
ENTY:plant	オーストラリアの国花は何ですか？
DESC:reason	月がオレンジ色に変わるのはなぜですか。

おかしな訳もあるものの、全体的に検証用のデータセットとしては十分なものが出来たと思います。

実験

tf-hubとtf.estimatorを使ってモデルを実装しました。モデルのコア部分のコードは次の通りです。入力文をtf-hubの多言語USEモジュールを使ってベクトル化したものを特徴量として、多層ニューラルネットワークで分類します。

embedded_text_feature_column = hub.text_embedding_column(
    key="text", 
    module_spec="https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-xling-many/1",
    trainable=False)

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    hidden_units=[512,256],
    feature_columns=[embedded_text_feature_column],
    n_classes=n_classes,
    dropout=0.5,
    optimizer=tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=0.005))

学習は英語の訓練データセットのみを使って行い、評価を多言語のテストセットで行いました。

結果

6つの大分類に分類した場合と、細かい42の小分類に分類した場合の両方を示します。

言語	精度（大分類）	精度（小分類）
英語（訓練）	0.9473588	0.81969917
英語（テスト）	0.902	0.75
フランス語	0.842	0.7
日本語	0.882	0.714
スペイン語	0.904	0.732
韓国語	0.834	0.668
ドイツ語	0.876	0.742
中国語	0.894	0.732
イタリア語	0.852	0.694

転移学習がうまく出来ているのではないでしょうか。
なんとなく言語リソースが多い言語ほど精度が高くなっている気がします。