論文の概要: Powered Hawkes-Dirichlet Process: Challenging Textual Clustering using a Flexible Temporal Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07170v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 09:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 23:10:26.687014
• Title: Powered Hawkes-Dirichlet Process: Challenging Textual Clustering using a Flexible Temporal Prior
• Title（参考訳）: パワーホークス・ディリクレプロセス:柔軟な時間前処理によるテキストクラスタリング
• Authors: Ga\"el Poux-M\'edard, Julien Velcin, Sabine Loudcher
• Abstract要約: 文書の内容と公開時間に応じて文書のクラスタを作成するフレキシブルな方法を開発した。 PDHPは、時間的情報やテキストの内容が弱い場合に、最先端のモデルよりもはるかに優れた結果が得られることを示す。 PDHPは、DHP(Dichlet-Hawkes Process)やUP(Uniform Process)など、以前の作業の一般化を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9972063833424216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The textual content of a document and its publication date are intertwined. For example, the publication of a news article on a topic is influenced by previous publications on similar issues, according to underlying temporal dynamics. However, it can be challenging to retrieve meaningful information when textual information conveys little information or when temporal dynamics are hard to unveil. Furthermore, the textual content of a document is not always linked to its temporal dynamics. We develop a flexible method to create clusters of textual documents according to both their content and publication time, the Powered Dirichlet-Hawkes process (PDHP). We show PDHP yields significantly better results than state-of-the-art models when temporal information or textual content is weakly informative. The PDHP also alleviates the hypothesis that textual content and temporal dynamics are always perfectly correlated. PDHP allows retrieving textual clusters, temporal clusters, or a mixture of both with high accuracy when they are not. We demonstrate that PDHP generalizes previous work --such as the Dirichlet-Hawkes process (DHP) and Uniform process (UP). Finally, we illustrate the changes induced by PDHP over DHP and UP in a real-world application using Reddit data.
• Abstract（参考訳）: 文書のテキスト内容とその発行日は相互に交わされる。 例えば、トピックに関するニュース記事の発行は、背景となる時間的ダイナミクスに従って、同様の問題に関する以前の出版の影響を受けている。 しかし、テキスト情報がほとんど情報を伝える場合や、時間的ダイナミクスの公開が難しい場合、意味のある情報を検索することは困難である。 さらに、文書のテキスト内容は、その時間的ダイナミクスと必ずしも関連付けられていない。 我々は,その内容と公開時間に応じて文書のクラスタを作成する柔軟な方法,Powered Dirichlet-Hawkes Process (PDHP) を開発した。 時間情報やテキストの内容が弱い場合、pdhpは最先端モデルよりも優れた結果が得られることを示す。 pdhpはまた、テクストコンテンツとテンポラリダイナミクスが常に完全に相関しているという仮説を緩和する。 PDHPは、テキストクラスタ、時間クラスタ、あるいは両者の混合を、それらがそうでないときに高い精度で取得することができる。 PDHPはディリクレ・ホークス・プロセス (DHP) やユニフォーム・プロセス (UP) といった従来の作業の一般化を実証する。 最後に,pdhp が dhp と up で引き起こした変化を reddit データを用いた実世界アプリケーションで紹介する。

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