論文の概要: BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05794v1
- Date: Fri, 11 Mar 2022 08:35:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 13:14:49.369144
- Title: BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure
- Title（参考訳）: BERTopic:クラスベースTF-IDFプロシージャを用いたニューラルトピックモデリング
- Authors: Maarten Grootendorst
- Abstract要約: 本稿では,クラスタリングタスクとしてのアプローチトピックモデリングの実現可能性を拡張するトピックモデルであるBERTopicを紹介する。
BERTopicはコヒーレントなトピックを生成し、古典的なモデルを含む様々なベンチマークと、より最近のトピックモデリングのクラスタリングアプローチに従うベンチマークで競争力を維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Topic models can be useful tools to discover latent topics in collections of
documents. Recent studies have shown the feasibility of approach topic modeling
as a clustering task. We present BERTopic, a topic model that extends this
process by extracting coherent topic representation through the development of
a class-based variation of TF-IDF. More specifically, BERTopic generates
document embedding with pre-trained transformer-based language models, clusters
these embeddings, and finally, generates topic representations with the
class-based TF-IDF procedure. BERTopic generates coherent topics and remains
competitive across a variety of benchmarks involving classical models and those
that follow the more recent clustering approach of topic modeling.
- Abstract（参考訳）: トピックモデルは、ドキュメントコレクション内の潜在トピックを発見するのに有用なツールである。
近年の研究では、クラスタリングタスクとしてのアプローチトピックモデリングの実現可能性を示している。
本稿では,TF-IDFのクラスベースのバリエーションの開発を通じて,コヒーレントなトピック表現を抽出することにより,このプロセスを拡張するトピックモデルであるBERTopicを提案する。
具体的には、BERTopicは、事前訓練されたトランスフォーマーベースの言語モデルで文書埋め込みを生成し、これらの埋め込みをクラスタ化し、最後に、クラスベースのTF-IDFプロシージャでトピック表現を生成する。
BERTopicはコヒーレントなトピックを生成し、古典的なモデルを含む様々なベンチマークと、より最近のトピックモデリングのクラスタリングアプローチに従うベンチマークで競争力を維持している。
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