Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Topic Modeling by Incorporating Document Relationship Graph

論文の概要: Neural Topic Modeling by Incorporating Document Relationship Graph

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13972v1
Date: Tue, 29 Sep 2020 12:45:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 06:20:41.824331
Title: Neural Topic Modeling by Incorporating Document Relationship Graph
Title（参考訳）: 文書関係グラフを組み込んだニューラルトピックモデリング
Authors: Deyu Zhou, Xuemeng Hu, Rui Wang
Abstract要約: グラフトピックモデル(GTM)は、コーパスを文書関係グラフとして表現したGNNベースのニューラルトピックモデルである。コーパス内の文書と単語はグラフ内のノードとなり、文書と単語の共起に基づいて接続される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.692100955163713
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) that capture the relationships between graph nodes via message passing have been a hot research direction in the natural language processing community. In this paper, we propose Graph Topic Model (GTM), a GNN based neural topic model that represents a corpus as a document relationship graph. Documents and words in the corpus become nodes in the graph and are connected based on document-word co-occurrences. By introducing the graph structure, the relationships between documents are established through their shared words and thus the topical representation of a document is enriched by aggregating information from its neighboring nodes using graph convolution. Extensive experiments on three datasets were conducted and the results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
Abstract（参考訳）: グラフノード間の関係をメッセージパッシングによってキャプチャするグラフニューラルネットワーク(GNN)は、自然言語処理コミュニティにおいてホットな研究方向となっている。本稿では、コーパスを文書関係グラフとして表現したGNNベースのニューラルトピックモデルであるグラフトピックモデル(GTM)を提案する。コーパス内の文書と単語はグラフのノードとなり、文書語共起に基づいて接続される。グラフ構造を導入することにより、文書間の関係が共有語を通じて確立され、グラフ畳み込みを用いて隣接するノードから情報を集約することにより、文書の話題表現が充実する。 3つのデータセットに関する広範な実験を行い,提案手法の有効性を実証した。

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