論文の概要: A Framework for Neural Topic Modeling of Text Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08946v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 23:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 23:37:33.003769
• Title: A Framework for Neural Topic Modeling of Text Corpora
• Title（参考訳）: テキストコーパスのニューラルトピックモデリングのためのフレームワーク
• Authors: Shayan Fazeli, Majid Sarrafzadeh
• Abstract要約: テキストの特徴を抽出し,組み込むための効率的なメカニズムを実現するためのオープンソースフレームワークであるFAMEを紹介した。 本ライブラリの有効性を示すために,よく知られたNews-Groupデータセットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.340447411058068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topic Modeling refers to the problem of discovering the main topics that have occurred in corpora of textual data, with solutions finding crucial applications in numerous fields. In this work, inspired by the recent advancements in the Natural Language Processing domain, we introduce FAME, an open-source framework enabling an efficient mechanism of extracting and incorporating textual features and utilizing them in discovering topics and clustering text documents that are semantically similar in a corpus. These features range from traditional approaches (e.g., frequency-based) to the most recent auto-encoding embeddings from transformer-based language models such as BERT model family. To demonstrate the effectiveness of this library, we conducted experiments on the well-known News-Group dataset. The library is available online.
• Abstract（参考訳）: トピックモデリング(Topic Modeling)は、テキストデータのコーパスで発生した主要なトピックを発見する問題であり、多くの分野において重要なアプリケーションを見つけるソリューションである。 本稿では,自然言語処理領域の最近の進歩に触発されて,テキストの特徴を抽出・統合し,それらをコーパスで意味的に類似したトピックやテキスト文書のクラスタリングに活用する,効率的なメカニズムを実現するオープンソースフレームワークであるfamを紹介する。 これらの特徴は、従来のアプローチ(例えば周波数ベース)から、BERTモデルファミリのようなトランスフォーマーベースの言語モデルからの最新の自動エンコード埋め込みまで様々である。 本ライブラリの有効性を示すために,よく知られたNews-Groupデータセットの実験を行った。 図書館はオンラインで入手できる。

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