論文の概要: Neural Topic Model via Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13537v3
• Date: Tue, 31 May 2022 05:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 04:28:48.911529
• Title: Neural Topic Model via Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送によるニューラルトピックモデル
• Authors: He Zhao, Dinh Phung, Viet Huynh, Trung Le, Wray Buntine
• Abstract要約: 最適輸送理論(OT)を用いたニューラルトピックモデルを提案する。 具体的には、文書の単語分布に対するOT距離を直接最小化し、文書の話題分布を学習することを提案する。 提案手法は, 異なる損失を伴って効率的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.15046280736009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, Neural Topic Models (NTMs) inspired by variational autoencoders have obtained increasingly research interest due to their promising results on text analysis. However, it is usually hard for existing NTMs to achieve good document representation and coherent/diverse topics at the same time. Moreover, they often degrade their performance severely on short documents. The requirement of reparameterisation could also comprise their training quality and model flexibility. To address these shortcomings, we present a new neural topic model via the theory of optimal transport (OT). Specifically, we propose to learn the topic distribution of a document by directly minimising its OT distance to the document's word distributions. Importantly, the cost matrix of the OT distance models the weights between topics and words, which is constructed by the distances between topics and words in an embedding space. Our proposed model can be trained efficiently with a differentiable loss. Extensive experiments show that our framework significantly outperforms the state-of-the-art NTMs on discovering more coherent and diverse topics and deriving better document representations for both regular and short texts.
• Abstract（参考訳）: 近年,変分オートエンコーダにインスパイアされたニューラルトピックモデル (NTM) は,テキスト解析における有望な結果により研究の関心が高まっている。 しかし、既存のNTMでは文書表現やコヒーレント/多元的トピックを同時に達成することは困難である。 また、短い文書ではしばしばパフォーマンスを著しく低下させる。 再パラメータ化の要件は、トレーニング品質とモデルの柔軟性も含み得る。 これらの欠点に対処するため、最適輸送理論(OT)を用いたニューラルトピックモデルを提案する。 具体的には、文書の単語分布に対するOT距離を直接最小化し、文書の話題分布を学習することを提案する。 重要なことに、ot距離のコスト行列は、埋め込み空間におけるトピックとワード間の距離によって構築されるトピックとワードの間の重みをモデル化する。 提案モデルは,可微分損失で効率的に訓練することができる。 大規模な実験により、我々のフレームワークは、より一貫性のある多種多様なトピックを発見し、正規テキストと短テキストの両方により良い文書表現を導出することで、最先端のNTMを著しく上回ります。

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