論文の概要: Influence of various text embeddings on clustering performance in NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03144v1
- Date: Thu, 4 May 2023 20:53:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 16:18:32.734444
- Title: Influence of various text embeddings on clustering performance in NLP
- Title（参考訳）: NLPのクラスタリング性能に及ぼす各種テキスト埋め込みの影響
- Authors: Rohan Saha
- Abstract要約: クラスタリングアプローチは、テキストレビューを個々のグループにグループ化することで、正しい星の評価を緩和するために使用することができる。
本稿では,これらのレビューを表現するために,異なるテキスト埋め込みを選択するタスクについて検討するとともに,組込み選択がクラスタリングアルゴリズムの様々なクラスの性能に与える影響について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of e-commerce platforms, reviews are crucial for customers to
assess the credibility of a product. The star ratings do not always match the
review text written by the customer. For example, a three star rating (out of
five) may be incongruous with the review text, which may be more suitable for a
five star review. A clustering approach can be used to relabel the correct star
ratings by grouping the text reviews into individual groups. In this work, we
explore the task of choosing different text embeddings to represent these
reviews and also explore the impact the embedding choice has on the performance
of various classes of clustering algorithms. We use contextual (BERT) and
non-contextual (Word2Vec) text embeddings to represent the text and measure
their impact of three classes on clustering algorithms - partitioning based
(KMeans), single linkage agglomerative hierarchical, and density based (DBSCAN
and HDBSCAN), each with various experimental settings. We use the silhouette
score, adjusted rand index score, and cluster purity score metrics to evaluate
the performance of the algorithms and discuss the impact of different
embeddings on the clustering performance. Our results indicate that the type of
embedding chosen drastically affects the performance of the algorithm, the
performance varies greatly across different types of clustering algorithms, no
embedding type is better than the other, and DBSCAN outperforms KMeans and
single linkage agglomerative clustering but also labels more data points as
outliers. We provide a thorough comparison of the performances of different
algorithms and provide numerous ideas to foster further research in the domain
of text clustering.
- Abstract（参考訳）: 電子商取引プラットフォームの出現に伴い、顧客が製品の信頼性を評価するためにはレビューが不可欠である。
スター評価は、顧客によって書かれたレビューテキストと必ずしも一致しない。
例えば、3つ星の評価(5つ星のうち)は、レビューテキストと矛盾する可能性がある。
クラスタリングアプローチは、テキストレビューを個々のグループにグループ化し、正しい星の評価をリラベルするために使うことができる。
本研究では,これらのレビューを表現するために異なるテキスト組込みを選択するタスクを探索するとともに,組込み選択が各種クラスタリングアルゴリズムの性能に与える影響について検討する。
我々は、コンテキスト(BERT)と非コンテキスト(Word2Vec)のテキスト埋め込みを使用して、テキストを表現し、クラスタリングアルゴリズム(パーティショニングベース(KMeans)、単一リンク集約階層、密度ベース(DBSCANとHDBSCAN)の3つのクラスの影響を測定する。
我々は、silhouetteスコア、調整されたrandインデックススコア、クラスタ純度スコアメトリクスを用いて、アルゴリズムの性能を評価し、異なる埋め込みがクラスタリング性能に与える影響について論じる。
以上の結果から,組込み方式がアルゴリズムの性能に大きく影響すること,組込み方式が他よりも優れていること,DBSCANがKMeansや単一リンク集約クラスタリングより優れていること,さらにデータポイントをアウトレーヤとしてラベル付けすること,などが示唆された。
異なるアルゴリズムの性能を徹底的に比較し、テキストクラスタリングの分野におけるさらなる研究を促進するための多くのアイデアを提供する。
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