論文の概要: Unsupervised Graph-based Topic Modeling from Video Transcriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01466v1
• Date: Tue, 4 May 2021 12:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 12:54:15.557638
• Title: Unsupervised Graph-based Topic Modeling from Video Transcriptions
• Title（参考訳）: ビデオ記録からの教師なしグラフに基づくトピックモデリング
• Authors: Lukas Stappen, Gerhard Hagerer, Bj\"orn W. Schuller, Georg Groh
• Abstract要約: ニューラルワード埋め込みとグラフベースのクラスタリング手法を用いて,映像の書き起こしに関するトピック抽出器を開発した。 実生活マルチモーダルデータセット MuSe-CaR の実験結果から,本手法は一貫性と意味のあるトピックを抽出することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.210353244951637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To unfold the tremendous amount of audiovisual data uploaded daily to social media platforms, effective topic modelling techniques are needed. Existing work tends to apply variants of topic models on text data sets. In this paper, we aim at developing a topic extractor on video transcriptions. The model improves coherence by exploiting neural word embeddings through a graph-based clustering method. Unlike typical topic models, this approach works without knowing the true number of topics. Experimental results on the real-life multimodal data set MuSe-CaR demonstrates that our approach extracts coherent and meaningful topics, outperforming baseline methods. Furthermore, we successfully demonstrate the generalisability of our approach on a pure text review data set.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームに毎日アップロードされる膨大な量のオーディオビジュアルデータを広めるためには、効果的なトピックモデリング技術が必要である。 既存の作業はテキストデータセットにトピックモデルの変種を適用する傾向がある。 本稿では,映像の書き起こしにおける話題抽出器の開発を目標とする。 このモデルは、グラフベースのクラスタリング手法により、ニューラルネットワークの埋め込みを利用してコヒーレンスを改善する。 典型的なトピックモデルとは異なり、このアプローチは真のトピックの数を知ることなく機能する。 実生活マルチモーダルデータセット MuSe-CaR の実験結果から,本手法は一貫性と有意義なトピックを抽出し,ベースライン法よりも優れた性能を示すことが示された。 さらに,純粋なテキストレビューデータセットに対するアプローチの汎用性を実証することに成功した。

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