論文の概要: Efficient Clustering from Distributions over Topics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08206v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 10:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 06:33:11.189064
• Title: Efficient Clustering from Distributions over Topics
• Title（参考訳）: トピック上の分布からの効率的なクラスタリング
• Authors: Carlos Badenes-Olmedo, Jose-Luis Redondo Garc\'ia, Oscar Corcho
• Abstract要約: 本稿では,類似度関数を計算可能な文書の小さなサブセットを識別する手段として,コレクション内の文書上のトピックモデリングアルゴリズムの結果に依存するアプローチを提案する。 このアプローチは、科学出版分野における類似文書の特定において、有望な結果を得ることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are many scenarios where we may want to find pairs of textually similar documents in a large corpus (e.g. a researcher doing literature review, or an R&D project manager analyzing project proposals). To programmatically discover those connections can help experts to achieve those goals, but brute-force pairwise comparisons are not computationally adequate when the size of the document corpus is too large. Some algorithms in the literature divide the search space into regions containing potentially similar documents, which are later processed separately from the rest in order to reduce the number of pairs compared. However, this kind of unsupervised methods still incur in high temporal costs. In this paper, we present an approach that relies on the results of a topic modeling algorithm over the documents in a collection, as a means to identify smaller subsets of documents where the similarity function can then be computed. This approach has proved to obtain promising results when identifying similar documents in the domain of scientific publications. We have compared our approach against state of the art clustering techniques and with different configurations for the topic modeling algorithm. Results suggest that our approach outperforms (> 0.5) the other analyzed techniques in terms of efficiency.
• Abstract（参考訳）: テキストに類似した文書のペアを大きなコーパス(例)で見つけたい、というシナリオはたくさんあります。 文献レビューを行う研究者、またはプロジェクト提案を分析するR&Dプロジェクトマネージャ。 これらの接続をプログラム的に発見することは、専門家がこれらの目標を達成するのに役立つが、ドキュメントコーパスのサイズが大きすぎると、ブルートフォースのペアワイズ比較は計算に適さない。 文献のいくつかのアルゴリズムは、検索空間を潜在的に類似した文書を含む領域に分割し、後に比較したペアの数を減らすために他の部分から別々に処理する。 しかし、このような教師なしの手法は依然として時間的コストが高い。 本稿では、類似度関数を計算可能な文書のより小さなサブセットを識別する手段として、コレクション内の文書に対するトピックモデリングアルゴリズムの結果に依存する手法を提案する。 このアプローチは、科学出版分野における類似文書を特定する際に有望な結果が得られることが証明されている。 我々は,最先端のクラスタリング技術に対する我々のアプローチと,トピックモデリングアルゴリズムの異なる構成との比較を行った。 その結果,本手法は,他の解析手法よりも効率がよい(>0.5)ことが示唆された。

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