論文の概要: Enhancement of Short Text Clustering by Iterative Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11631v1
• Date: Fri, 31 Jan 2020 02:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:03:15.603575
• Title: Enhancement of Short Text Clustering by Iterative Classification
• Title（参考訳）: 反復分類による短文クラスタリングの強化
• Authors: Md Rashadul Hasan Rakib, Norbert Zeh, Magdalena Jankowska, Evangelos Milios
• Abstract要約: 反復分類は、外乱のないクラスターを得るために外乱除去を適用する。 クラスタ分布に基づいて非アウトレーヤを用いて分類アルゴリズムを訓練する。 これを何回か繰り返すことで、より改良されたテキストのクラスタリングが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Short text clustering is a challenging task due to the lack of signal contained in such short texts. In this work, we propose iterative classification as a method to b o ost the clustering quality (e.g., accuracy) of short texts. Given a clustering of short texts obtained using an arbitrary clustering algorithm, iterative classification applies outlier removal to obtain outlier-free clusters. Then it trains a classification algorithm using the non-outliers based on their cluster distributions. Using the trained classification model, iterative classification reclassifies the outliers to obtain a new set of clusters. By repeating this several times, we obtain a much improved clustering of texts. Our experimental results show that the proposed clustering enhancement method not only improves the clustering quality of different clustering methods (e.g., k-means, k-means--, and hierarchical clustering) but also outperforms the state-of-the-art short text clustering methods on several short text datasets by a statistically significant margin.
• Abstract（参考訳）: 短いテキストクラスタリングは、このような短いテキストに含まれる信号が欠如しているため、難しいタスクである。 本研究では,短いテキストのクラスタリング品質(例えば,精度)をb o にする方法として反復分類を提案する。 任意のクラスタリングアルゴリズムを用いて得られた短いテキストのクラスタリングが与えられると、反復的分類は外れ値除去を適用し、外れ値のないクラスタを得る。 そして、クラスタ分布に基づいて非アウトレーヤを用いて分類アルゴリズムを訓練する。 訓練された分類モデルを使用して、反復的分類は外れ値を再分類し、新しいクラスタ群を得る。 これを数回繰り返すことで、テキストのクラスタリングが大幅に改善された。 提案手法は,異なるクラスタリング手法(k-means,k-means--,階層クラスタリングなど)のクラスタリング品質を向上させるだけでなく,いくつかの短文データセットにおける最先端の短文クラスタリング手法を統計的に有意なマージンで上回っている。

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