論文の概要: Simplifying Multilingual News Clustering Through Projection From a Shared Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13418v1
• Date: Thu, 28 Apr 2022 11:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 21:57:56.942426
• Title: Simplifying Multilingual News Clustering Through Projection From a Shared Space
• Title（参考訳）: 共有空間からの投影による多言語ニュースクラスタリングの簡略化
• Authors: Jo\~ao Santos, Afonso Mendes and Sebasti\~ao Miranda
• Abstract要約: メディア監視のための多言語ニュース記事の整理とクラスタ化は,ニュース記事のリアルタイムな追跡に不可欠である。 このタスクのほとんどのアプローチは、高リソース言語(主に英語)に焦点を当てており、低リソース言語は無視されている。 言語固有の機能に依存することなく、よりシンプルな文書ストリームをクラスタリングできるオンラインシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39560040546164016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of organizing and clustering multilingual news articles for media monitoring is essential to follow news stories in real time. Most approaches to this task focus on high-resource languages (mostly English), with low-resource languages being disregarded. With that in mind, we present a much simpler online system that is able to cluster an incoming stream of documents without depending on language-specific features. We empirically demonstrate that the use of multilingual contextual embeddings as the document representation significantly improves clustering quality. We challenge previous crosslingual approaches by removing the precondition of building monolingual clusters. We model the clustering process as a set of linear classifiers to aggregate similar documents, and correct closely-related multilingual clusters through merging in an online fashion. Our system achieves state-of-the-art results on a multilingual news stream clustering dataset, and we introduce a new evaluation for zero-shot news clustering in multiple languages. We make our code available as open-source.
• Abstract（参考訳）: メディア監視のための多言語ニュース記事の整理とクラスタ化は,ニュース記事のリアルタイムな追跡に不可欠である。 このタスクのほとんどのアプローチは、高リソース言語(主に英語)に焦点を当てており、低リソース言語は無視されている。 そこで我々は,言語固有の機能に依存することなく,よりシンプルな文書ストリームをクラスタリングできるオンラインシステムを提案する。 文書表現における多言語文脈埋め込みの使用はクラスタリングの品質を大幅に向上させることを示す。 単言語クラスタ構築の前提条件を取り除き,従来の言語間アプローチに挑戦する。 我々は,類似文書を集約するための線形分類器のセットとしてクラスタリングプロセスをモデル化し,密接に関連する多言語クラスタをオンラインの方法でマージすることにより修正する。 本システムは,多言語ニュースストリームクラスタリングデータセット上で最先端の成果を達成し,複数言語におけるゼロショットニュースクラスタリングの新しい評価手法を提案する。 コードをオープンソースとして公開しています。

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