論文の概要: TaxoCom: Topic Taxonomy Completion with Hierarchical Discovery of Novel Topic Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06771v1
• Date: Tue, 18 Jan 2022 07:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 00:44:51.547109
• Title: TaxoCom: Topic Taxonomy Completion with Hierarchical Discovery of Novel Topic Clusters
• Title（参考訳）: TaxoCom:新しいトピッククラスタの階層的発見によるトピック分類の完成
• Authors: Dongha Lee, Jiaming Shen, SeongKu Kang, Susik Yoon, Jiawei Han, Hwanjo Yu
• Abstract要約: 我々はTaxoComというトピック分類の完成のための新しい枠組みを提案する。 TaxoComは、用語と文書の新たなサブトピッククラスタを発見する。 2つの実世界のデータセットに関する包括的実験により、TaxoComは、用語の一貫性とトピックカバレッジの観点から、高品質なトピック分類を生成するだけでなく、高品質なトピック分類を生成することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.59286394188025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topic taxonomies, which represent the latent topic (or category) structure of document collections, provide valuable knowledge of contents in many applications such as web search and information filtering. Recently, several unsupervised methods have been developed to automatically construct the topic taxonomy from a text corpus, but it is challenging to generate the desired taxonomy without any prior knowledge. In this paper, we study how to leverage the partial (or incomplete) information about the topic structure as guidance to find out the complete topic taxonomy. We propose a novel framework for topic taxonomy completion, named TaxoCom, which recursively expands the topic taxonomy by discovering novel sub-topic clusters of terms and documents. To effectively identify novel topics within a hierarchical topic structure, TaxoCom devises its embedding and clustering techniques to be closely-linked with each other: (i) locally discriminative embedding optimizes the text embedding space to be discriminative among known (i.e., given) sub-topics, and (ii) novelty adaptive clustering assigns terms into either one of the known sub-topics or novel sub-topics. Our comprehensive experiments on two real-world datasets demonstrate that TaxoCom not only generates the high-quality topic taxonomy in terms of term coherency and topic coverage but also outperforms all other baselines for a downstream task.
• Abstract（参考訳）: 文書コレクションの潜在トピック(またはカテゴリ)構造を表すトピック分類は、web検索や情報フィルタリングといった多くのアプリケーションにおいて、コンテンツの貴重な知識を提供する。 近年,テキストコーパスからトピック分類を自動的に構築するための教師なし手法がいくつか開発されているが,事前の知識がなくても望ましい分類を生成することは困難である。 本稿では,トピック構造に関する部分的(あるいは不完全な)情報をどのように活用し,トピック分類の完全性を見出すかを検討する。 本稿では,トピック分類の完全化のための新しい枠組みであるtaxocomを提案し,用語と文書の新たなサブトピック・クラスターの発見により,トピック分類体系を再帰的に拡張する。 階層的なトピック構造の中で、新しいトピックを効果的に識別するために、TaxoComは、その埋め込みとクラスタリングテクニックを互いに密接にリンクするように考案した。 (i)局所的判別的埋め込みは、既知の(すなわち与えられた)サブトピック間で識別可能なテキスト埋め込み空間を最適化し、 (ii)新規適応クラスタリングは、既知のサブトピックまたは新しいサブトピックのいずれかに用語を割り当てる。 2つの実世界のデータセットに関する総合的な実験により、TaxoComは、用語の一貫性とトピックカバレッジの観点から高品質なトピック分類を生成するだけでなく、下流タスクにおける他のすべてのベースラインよりも優れています。

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