論文の概要: A Framework for Authorial Clustering of Shorter Texts in Latent Semantic
Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.15038v1
- Date: Mon, 30 Nov 2020 17:39:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-06 15:04:51.387024
- Title: A Framework for Authorial Clustering of Shorter Texts in Latent Semantic
Spaces
- Title（参考訳）: 潜在意味空間における短いテキストの権威的クラスタリングのためのフレームワーク
- Authors: Rafi Trad, Myra Spiliopoulou
- Abstract要約: 著者クラスタリングは、著者の執筆スタイルや主題的好みの事前の肯定的な例のない、同一の著者または著者のチームによって書かれた文書をグループ化する。
非パラメトリックなトピックモデリングから導出した潜在特徴空間におけるコンパクトなデータ表現を利用する高レベルフレームワークを提案する。
3つの言語と2つのジャンルで120個のコレクションを実験し、トピックベースの潜在機能空間が有望なパフォーマンスを提供することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.18804572788063
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Authorial clustering involves the grouping of documents written by the same
author or team of authors without any prior positive examples of an author's
writing style or thematic preferences. For authorial clustering on shorter
texts (paragraph-length texts that are typically shorter than conventional
documents), the document representation is particularly important: very
high-dimensional feature spaces lead to data sparsity and suffer from serious
consequences like the curse of dimensionality, while feature selection may lead
to information loss. We propose a high-level framework which utilizes a compact
data representation in a latent feature space derived with non-parametric topic
modeling. Authorial clusters are identified thereafter in two scenarios: (a)
fully unsupervised and (b) semi-supervised where a small number of shorter
texts are known to belong to the same author (must-link constraints) or not
(cannot-link constraints). We report on experiments with 120 collections in
three languages and two genres and show that the topic-based latent feature
space provides a promising level of performance while reducing the
dimensionality by a factor of 1500 compared to state-of-the-arts. We also
demonstrate that, while prior knowledge on the precise number of authors (i.e.
authorial clusters) does not contribute much to additional quality, little
knowledge on constraints in authorial clusters memberships leads to clear
performance improvements in front of this difficult task. Thorough
experimentation with standard metrics indicates that there still remains an
ample room for improvement for authorial clustering, especially with shorter
texts
- Abstract（参考訳）: 権威クラスタリングは、著者の執筆スタイルや主題的好みの事前の肯定的な例のない、同一の著者または著者のチームによって書かれた文書をグループ化する。
短いテキスト(通常従来の文書よりも短いパラグラフ長のテキスト)の著者によるクラスタリングでは、文書表現は特に重要であり、非常に高次元の特徴空間はデータ空間を生じ、次元の呪いのような深刻な結果に悩まされる一方、特徴選択は情報損失につながる可能性がある。
非パラメトリックなトピックモデリングから導出した潜在特徴空間におけるコンパクトなデータ表現を利用する高レベルフレームワークを提案する。
a) 完全に教師されない、(b) 少数の短いテキストが同じ著者(マスリンクの制約)に属していることが知られている半教師の2つのシナリオで、権威的クラスタが識別される。
3つの言語と2つのジャンルの120のコレクションを用いた実験を報告し、トピックベースの潜在機能空間が、最先端に比べて次元を1500倍に削減しながら、有望なパフォーマンスを提供することを示した。
また、著者の正確な数(すなわち、著者数)について事前の知識が得られている。
権威あるクラスタ)は、追加の品質にはあまり寄与しないが、権威あるクラスタの制約に関する知識の不足は、この困難なタスクの前に、パフォーマンスの改善を明確にする。
標準的な指標による徹底的な実験は、権威的クラスタリング、特に短いテキストで改善の余地がまだ残っていることを示している。
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