論文の概要: Towards Theme Detection in Personal Finance Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01550v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 16:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 18:06:00.033451
• Title: Towards Theme Detection in Personal Finance Questions
• Title（参考訳）: 個人金融問題におけるテーマ検出に向けて
• Authors: John Xi Qiu, Adam Faulkner, Aysu Ezen Can
• Abstract要約: 本稿では,複数のテーマの発生を抽出するコールセンターテーマ検出手法を提案する。 一つの質問における複数のテーマの発生を捉えるために、このアプローチは質問レベルではなく、文中のクラスタをエンコードする。 我々は,このタスクに対してマイクロF1を0.46で達成し,その結果,少しうるさい場合でも,クラスタに関連付けられたラベルとトポロジ的に一致した文を含むことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Banking call centers receive millions of calls annually, with much of the information in these calls unavailable to analysts interested in tracking new and emerging call center trends. In this study we present an approach to call center theme detection that captures the occurrence of multiple themes in a question, using a publicly available corpus of StackExchange personal finance questions, labeled by users with topic tags, as a testbed. To capture the occurrence of multiple themes in a single question, the approach encodes and clusters at the sentence- rather than question-level. We also present a comparison of state-of-the-art sentence encoding models, including the SBERT family of sentence encoders. We frame our evaluation as a multiclass classification task and show that a simple combination of the original sentence text, Universal Sentence Encoder, and KMeans outperforms more sophisticated techniques that involve semantic parsing, SBERT-family models, and HDBSCAN. Our highest performing approach achieves a Micro-F1 of 0.46 for this task and we show that the resulting clusters, even when slightly noisy, contain sentences that are topically consistent with the label associated with the cluster.
• Abstract（参考訳）: 銀行のコールセンターは毎年何百万回もコールを受け取り、これらのコールの情報は新規および新興のコールセンタートレンドを追跡することに関心のあるアナリストには利用できない。 そこで本研究では,StackExchangeの個人財務質問の公開コーパスを,トピックタグを持つユーザによってテストベッドとしてラベル付けすることで,複数のテーマの発生を検知するコールセンターテーマ検出手法を提案する。 一つの質問における複数のテーマの発生を捉えるために、このアプローチは質問レベルではなく、文中のクラスタをエンコードする。 また,文エンコーダのSBERTファミリを含む,最先端の文エンコーダモデルの比較を行った。 多クラス分類タスクとして評価を行い、原文テキスト、Universal Sentence Encoder、KMeansの単純な組み合わせにより、意味解析、SBERT- family model、HDBSCANを含むより高度な技術より優れていることを示す。 我々は,このタスクに対してマイクロF1を0.46で達成し,その結果,少しうるさい場合でも,クラスタに関連付けられたラベルとトポロジ的に一致した文を含むことを示す。

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