論文の概要: Clustering Word Embeddings with Self-Organizing Maps. Application on LaRoSeDa -- A Large Romanian Sentiment Data Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04197v1
• Date: Mon, 11 Jan 2021 21:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 14:44:51.925559
• Title: Clustering Word Embeddings with Self-Organizing Maps. Application on LaRoSeDa -- A Large Romanian Sentiment Data Set
• Title（参考訳）: 自己組織化マップによる単語埋め込みのクラスタリング。 larosedaの応用 - ルーマニアの大規模な感情データセット
• Authors: Anca Maria Tache, Mihaela Gaman, Radu Tudor Ionescu
• Abstract要約: ルーマニア語は、計算言語学の下位言語の一つである。 ルーマニアの大規模な感情データセットであるLaRoSeDaを紹介します。 k平均クラスタリングアルゴリズムを自己組織化マップに置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.877673959068455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Romanian is one of the understudied languages in computational linguistics, with few resources available for the development of natural language processing tools. In this paper, we introduce LaRoSeDa, a Large Romanian Sentiment Data Set, which is composed of 15,000 positive and negative reviews collected from one of the largest Romanian e-commerce platforms. We employ two sentiment classification methods as baselines for our new data set, one based on low-level features (character n-grams) and one based on high-level features (bag-of-word-embeddings generated by clustering word embeddings with k-means). As an additional contribution, we replace the k-means clustering algorithm with self-organizing maps (SOMs), obtaining better results because the generated clusters of word embeddings are closer to the Zipf's law distribution, which is known to govern natural language. We also demonstrate the generalization capacity of using SOMs for the clustering of word embeddings on another recently-introduced Romanian data set, for text categorization by topic.
• Abstract（参考訳）: ルーマニア語は計算言語学の未研究言語の一つであり、自然言語処理ツールの開発のためのリソースはほとんどない。 本稿では,ルーマニア最大のeコマースプラットフォームから収集された15,000の肯定的評価と否定的評価からなる,ルーマニアの大規模な感情データセットであるlarosedaを紹介する。 低レベルの特徴(特徴的n-gram)と高レベルの特徴(k-meansによるクラスタリングによる単語埋め込み)に基づく2つの感情分類手法をベースラインとして採用した。 さらに,k-meansクラスタリングアルゴリズムを自己組織化マップ (SOMs) に置き換えることで,生成した単語埋め込みのクラスタは,自然言語を統治するZipfの法則分布に近いため,より良い結果が得られる。 また,最近導入された別のルーマニア語データセット上での単語埋め込みのクラスタリングにSOMを用いてトピックごとのテキスト分類を行う際の一般化能力を示す。

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