論文の概要: Contextualization for the Organization of Text Documents Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02632v1
• Date: Mon, 30 May 2022 22:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-12 08:45:47.714200
• Title: Contextualization for the Organization of Text Documents Streams
• Title（参考訳）: テキスト文書ストリームの編成のための文脈化
• Authors: Rui Portocarrero Sarmento, Douglas O. Cardoso, Jo\~ao Gama, Pavel Brazdil
• Abstract要約: テキスト文書のストリームを探索するストリーム解析手法について,いくつかの実験を行った。 テキストドキュメントのフラックスを探索し、分析し、整理するために、動的アルゴリズムのみを使用します。
• 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: There has been a significant effort by the research community to address the problem of providing methods to organize documentation with the help of information Retrieval methods. In this report paper, we present several experiments with some stream analysis methods to explore streams of text documents. We use only dynamic algorithms to explore, analyze, and organize the flux of text documents. This document shows a case study with developed architectures of a Text Document Stream Organization, using incremental algorithms like Incremental TextRank, and IS-TFIDF. Both these algorithms are based on the assumption that the mapping of text documents and their document-term matrix in lower-dimensional evolving networks provides faster processing when compared to batch algorithms. With this architecture, and by using FastText Embedding to retrieve similarity between documents, we compare methods with large text datasets and ground truth evaluation of clustering capacities. The datasets used were Reuters and COVID-19 emotions. The results provide a new view for the contextualization of similarity when approaching flux of documents organization tasks, based on the similarity between documents in the flux, and by using mentioned algorithms.
• Abstract（参考訳）: 研究コミュニティは、情報検索手法の助けを借りて文書を整理する方法を提供するという課題に対処するために、多大な努力をしてきた。 本稿では,いくつかのストリーム解析手法を用いて,テキスト文書のストリームを探索する実験を行う。 テキスト文書のフラックスを探索、分析、整理するために動的アルゴリズムのみを使用します。 この文書は、Incremental TextRankやIS-TFIDFのようなインクリメンタルアルゴリズムを用いて、テキストドキュメントストリームオーガナイゼーションの先進的なアーキテクチャを用いたケーススタディを示す。 これらのアルゴリズムは、低次元進化ネットワークにおけるテキスト文書のマッピングと文書項行列がバッチアルゴリズムに比べて高速に処理できるという仮定に基づいている。 このアーキテクチャでは,文書間の類似性を検索するためにFastText Embeddingを用いることで,大規模テキストデータセットと比較し,クラスタリング能力の評価を行う。 使用されたデータセットは、ReutersとCOVID-19の感情だった。 その結果,文書間の類似性に基づいて,文書整理作業の流束に接近する際の類似性の文脈化に関する新たな視点が得られた。

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