論文の概要: Event-Driven News Stream Clustering using Entity-Aware Contextual Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11059v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 19:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 20:03:46.179117
• Title: Event-Driven News Stream Clustering using Entity-Aware Contextual Embeddings
• Title（参考訳）: Entity-Aware Contextual Embeddingsを用いたイベント駆動ニューズストリームクラスタリング
• Authors: Kailash Karthik Saravanakumar, Miguel Ballesteros, Muthu Kumar Chandrasekaran, Kathleen McKeown
• Abstract要約: 本稿では,非パラメトリックストリーミングk-meansアルゴリズムの変種であるオンラインニュースストリームクラスタリング手法を提案する。 我々のモデルはスパースと密集した文書表現の組み合わせを使用し、これらの複数の表現に沿って文書とクラスタの類似性を集約する。 事前学習したトランスフォーマモデルにおいて,適切な微調整目標と外部知識を用いることにより,文脈埋め込みの有効性が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.225334321146779
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method for online news stream clustering that is a variant of the non-parametric streaming K-means algorithm. Our model uses a combination of sparse and dense document representations, aggregates document-cluster similarity along these multiple representations and makes the clustering decision using a neural classifier. The weighted document-cluster similarity model is learned using a novel adaptation of the triplet loss into a linear classification objective. We show that the use of a suitable fine-tuning objective and external knowledge in pre-trained transformer models yields significant improvements in the effectiveness of contextual embeddings for clustering. Our model achieves a new state-of-the-art on a standard stream clustering dataset of English documents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非パラメトリックストリーミングk-meansアルゴリズムの変種であるオンラインニュースストリームクラスタリング手法を提案する。 我々のモデルはスパースと密度の高い文書表現の組み合わせを使用し、これらの複数の表現に沿って文書とクラスタの類似性を集約し、ニューラル分類器を用いてクラスタリングを決定する。 重み付き文書クラスタ類似度モデルは、線形分類目標への三重項損失の新しい適応を用いて学習される。 訓練済みトランスモデルに適切な微調整目標と外部知識を使用することにより、クラスタリングのためのコンテキスト埋め込みの有効性が大幅に改善されることが示された。 本モデルは,英語文書の標準ストリームクラスタリングデータセット上で,新たな最先端を実現する。

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