論文の概要: Word Embeddings and Validity Indexes in Fuzzy Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06802v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 18:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 19:13:21.409763
• Title: Word Embeddings and Validity Indexes in Fuzzy Clustering
• Title（参考訳）: ファジィクラスタリングにおける単語埋め込みと妥当性指標
• Authors: Danial Toufani-Movaghar, Mohammad-Reza Feizi-Derakhshi
• Abstract要約: 単語の様々なベクトル表現、すなわち単語埋め込みのファジィに基づく解析。 我々は2つのファジィクラスタリングアルゴリズムをカウントベースの単語埋め込みに使用し、異なる手法と次元を持つ。 本研究では,様々なクラスタリング妥当性指標を用いた実験結果を評価し,異なるアルゴリズム変動と異なる埋め込み精度を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.063728016437489
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the new era of internet systems and applications, a concept of detecting distinguished topics from huge amounts of text has gained a lot of attention. These methods use representation of text in a numerical format -- called embeddings -- to imitate human-based semantic similarity between words. In this study, we perform a fuzzy-based analysis of various vector representations of words, i.e., word embeddings. Also we introduce new methods of fuzzy clustering based on hybrid implementation of fuzzy clustering methods with an evolutionary algorithm named Forest Optimization. We use two popular fuzzy clustering algorithms on count-based word embeddings, with different methods and dimensionality. Words about covid from Kaggle dataset gathered and calculated into vectors and clustered. The results indicate that fuzzy clustering algorithms are very sensitive to high-dimensional data, and parameter tuning can dramatically change their performance. We evaluate results of experiments with various clustering validity indexes to compare different algorithm variation with different embeddings accuracy.
• Abstract（参考訳）: インターネットシステムやアプリケーションの新時代において、大量のテキストから優れたトピックを検出するという概念が注目されている。 これらの手法は、単語間の人間に基づく意味的類似性を模倣するために、埋め込みと呼ばれる数値形式でテキストの表現を使用する。 本研究では,単語の様々なベクトル表現,すなわち単語埋め込みのファジィベース解析を行う。 また,フォレスト最適化と呼ばれる進化アルゴリズムを用いたファジィクラスタリング手法のハイブリッド実装に基づくファジィクラスタリングの新しい手法を提案する。 我々は2つのファジィクラスタリングアルゴリズムをカウントベースの単語埋め込みに使用し、異なる手法と次元を持つ。 Kaggleデータセットのコビッドに関する単語は、ベクターに収集され、クラスタ化される。 その結果,ファジィクラスタリングアルゴリズムは高次元データに非常に敏感であり,パラメータチューニングは性能を劇的に変化させる可能性がある。 本研究では,様々なクラスタリング妥当性指標を用いた実験結果を評価し,異なるアルゴリズム変動と異なる埋め込み精度を比較した。

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