論文の概要: Supporting Clustering with Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12953v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 03:05:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 14:13:26.953156
• Title: Supporting Clustering with Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習によるクラスタリング支援
• Authors: Dejiao Zhang, Feng Nan, Xiaokai Wei, Shangwen Li, Henghui Zhu, Kathleen McKeown, Ramesh Nallapati, Andrew Arnold, Bing Xiang
• Abstract要約: Unsupervised Clusteringは、表現空間で測定された距離に応じて、データのセマンティックなカテゴリを発見することを目的とする。 異なるカテゴリは、学習プロセスの開始時に表現空間で互いに重なることが多い。 コントラスト学習によるクラスタリングのサポート - コントラスト学習を活用してより良い分離を促進する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.71262627336737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised clustering aims at discovering the semantic categories of data according to some distance measured in the representation space. However, different categories often overlap with each other in the representation space at the beginning of the learning process, which poses a significant challenge for distance-based clustering in achieving good separation between different categories. To this end, we propose Supporting Clustering with Contrastive Learning (SCCL) -- a novel framework to leverage contrastive learning to promote better separation. We assess the performance of SCCL on short text clustering and show that SCCL significantly advances the state-of-the-art results on most benchmark datasets with 3%-11% improvement on Accuracy and 4%-15% improvement on Normalized Mutual Information. Furthermore, our quantitative analysis demonstrates the effectiveness of SCCL in leveraging the strengths of both bottom-up instance discrimination and top-down clustering to achieve better intra-cluster and inter-cluster distances when evaluated with the ground truth cluster labels
• Abstract（参考訳）: 教師なしクラスタリングは、表現空間で測定された距離に応じてデータのセマンティックなカテゴリを見つけることを目的としている。 しかし、異なるカテゴリは学習プロセスの始めの表現空間において重複することが多く、異なるカテゴリを適切に分離する上で、距離ベースのクラスタリングにおいて大きな課題となる。 そこで本研究では,コントラスト学習(sccl)を用いたクラスタリングを支援することを提案する。 短いテキストクラスタリングにおけるscclの性能を評価し,多くのベンチマークデータセットにおいて,3%-11%の精度向上と4%-15%の正規化相互情報改善により,scclは最先端の結果を著しく向上していることを示した。 さらに,本定量分析では,ボトムアップインスタンス識別とトップダウンクラスタリングの両方の長所を利用して,地上の真理クラスタラベルを用いて評価すると,クラスタ内およびクラスタ間距離が向上することを示す。

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