論文の概要: InfoCTM: A Mutual Information Maximization Perspective of Cross-Lingual Topic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03544v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 10:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 23:22:06.724502
• Title: InfoCTM: A Mutual Information Maximization Perspective of Cross-Lingual Topic Modeling
• Title（参考訳）: InfoCTM: 言語横断トピックモデリングにおける相互情報最大化の視点
• Authors: Xiaobao Wu, Xinshuai Dong, Thong Nguyen, Chaoqun Liu, Liangming Pan, Anh Tuan Luu,
• Abstract要約: 言語間トピックモデルは、一致した潜在トピックを明らかにすることによって、言語間テキスト分析において一般的である。 既存のほとんどの手法は、低被覆辞書によるさらなる分析と性能低下を妨げる反復的なトピックの生成に悩まされている。 本稿では,相互情報を用いた多言語トピックモデリング(InfoCTM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.54497836775837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-lingual topic models have been prevalent for cross-lingual text analysis by revealing aligned latent topics. However, most existing methods suffer from producing repetitive topics that hinder further analysis and performance decline caused by low-coverage dictionaries. In this paper, we propose the Cross-lingual Topic Modeling with Mutual Information (InfoCTM). Instead of the direct alignment in previous work, we propose a topic alignment with mutual information method. This works as a regularization to properly align topics and prevent degenerate topic representations of words, which mitigates the repetitive topic issue. To address the low-coverage dictionary issue, we further propose a cross-lingual vocabulary linking method that finds more linked cross-lingual words for topic alignment beyond the translations of a given dictionary. Extensive experiments on English, Chinese, and Japanese datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art baselines, producing more coherent, diverse, and well-aligned topics and showing better transferability for cross-lingual classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 言語間トピックモデルは、一致した潜在トピックを明らかにすることによって、言語間テキスト分析において一般的である。 しかし、既存のほとんどの手法は、低被覆辞書によるさらなる分析と性能低下を妨げる反復的なトピックを生み出すことに悩まされている。 本稿では,相互情報を用いた言語間トピックモデリング(InfoCTM)を提案する。 従来の作業の直接的なアライメントの代わりに,相互情報手法によるトピックアライメントを提案する。 これは、トピックを適切に整列させ、繰り返しトピック問題を緩和する単語の縮退したトピック表現を防止するための正規化として機能する。 また、低被覆辞書問題に対処するため、与えられた辞書の翻訳を超えたトピックアライメントのために、よりリンクされた言語間単語を見つける言語間語彙リンク手法を提案する。 英語,中国語,日本語のデータセットに対する大規模な実験により,我々の手法は最先端のベースラインより優れており,より一貫性があり,多様で,整合性の高いトピックが得られ,言語間分類タスクの伝達性が向上することが示された。

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