論文の概要: Amharic Text Clustering Using Encyclopedic Knowledge with Neural Word Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00809v2
• Date: Thu, 22 Sep 2022 14:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 00:17:00.436131
• Title: Amharic Text Clustering Using Encyclopedic Knowledge with Neural Word Embedding
• Title（参考訳）: ニューラルワード埋め込みを用いた百科事典知識を用いたアンハリックテキストクラスタリング
• Authors: Dessalew Yohannes and Yeregal Assabie
• Abstract要約: 本稿では,エンシクロペディック・ナレッジ(EK)とニューラルワードの埋め込みを用いて,アムハラ文字の文書をクラスタリングするシステムを提案する。 実験の結果,文書クラスタリングにおける単語埋め込みによるEKの使用は,EKのみの使用よりも平均精度を向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this digital era, almost in every discipline people are using automated systems that generate information represented in document format in different natural languages. As a result, there is a growing interest towards better solutions for finding, organizing and analyzing these documents. In this paper, we propose a system that clusters Amharic text documents using Encyclopedic Knowledge (EK) with neural word embedding. EK enables the representation of related concepts and neural word embedding allows us to handle the contexts of the relatedness. During the clustering process, all the text documents pass through preprocessing stages. Enriched text document features are extracted from each document by mapping with EK and word embedding model. TF-IDF weighted vector of enriched feature was generated. Finally, text documents are clustered using popular spherical K-means algorithm. The proposed system is tested with Amharic text corpus and Amharic Wikipedia data. Test results show that the use of EK with word embedding for document clustering improves the average accuracy over the use of only EK. Furthermore, changing the size of the class has a significant effect on accuracy.
• Abstract（参考訳）: このデジタル時代、ほとんどの分野において、人々は異なる自然言語で文書形式で表現された情報を生成する自動システムを使っている。 その結果、これらの文書を見つけ、整理し、分析するためのより良いソリューションに対する関心が高まっている。 本稿では,ニューラルワード埋め込みを用いた百科事典知識(ek)を用いて,アンモリックテキスト文書を集積するシステムを提案する。 ekは関連する概念の表現を可能にし、神経語埋め込みは関連性のコンテキストを扱うことができる。 クラスタリングプロセスの間、すべてのテキストドキュメントは前処理段階を通過する。 EKと単語埋め込みモデルとのマッピングにより、各文書からリッチテキスト文書の特徴を抽出する。 TF-IDF重みベクトルが生成した。 最後に、一般的な球面K平均アルゴリズムを用いて文書をクラスタリングする。 提案システムは、アムハーリックテキストコーパスとアムハーリックウィキペディアデータを用いてテストされている。 実験の結果,文書クラスタリングにおける単語埋め込みによるEKの使用は,EKのみの使用よりも平均精度を向上させることがわかった。 さらに、クラスのサイズを変えることは、精度に重大な影響を及ぼす。

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