論文の概要: Labeled Interactive Topic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09438v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 14:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 19:33:08.251890
• Title: Labeled Interactive Topic Models
• Title（参考訳）: ラベル付きインタラクティブトピックモデル
• Authors: Kyle Seelman, Mozhi Zhang, Jordan Boyd-Graber
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルトピックモデルに対するユーザフレンドリなインタラクションを提案する。 このインタラクションにより、ユーザはトピックにワードラベルを割り当てることが可能になる。 提案手法は人間による研究によって評価され,ユーザが関連する文書を検索するためにトピックを緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.555664965166232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Topic models are valuable for understanding extensive document collections, but they don't always identify the most relevant topics. Classical probabilistic and anchor-based topic models offer interactive versions that allow users to guide the models towards more pertinent topics. However, such interactive features have been lacking in neural topic models. To correct this lacuna, we introduce a user-friendly interaction for neural topic models. This interaction permits users to assign a word label to a topic, leading to an update in the topic model where the words in the topic become closely aligned with the given label. Our approach encompasses two distinct kinds of neural topic models. The first includes models where topic embeddings are trainable and evolve during the training process. The second kind involves models where topic embeddings are integrated post-training, offering a different approach to topic refinement. To facilitate user interaction with these neural topic models, we have developed an interactive interface. This interface enables users to engage with and re-label topics as desired. We evaluate our method through a human study, where users can relabel topics to find relevant documents. Using our method, user labeling improves document rank scores, helping to find more relevant documents to a given query when compared to no user labeling.
• Abstract（参考訳）: トピックモデルは、広範なドキュメントコレクションを理解するのに価値があるが、最も関連するトピックを常に特定するとは限らない。 古典的な確率的およびアンカーベースのトピックモデルは、ユーザがより適切なトピックに向けてモデルをガイドできるインタラクティブバージョンを提供する。 しかし、そのようなインタラクティブな機能はニューラルトピックモデルに欠けている。 そこで我々は,ニューラルネットワークモデルに対するユーザフレンドリなインタラクションを提案する。 このインタラクションは、ユーザがトピックに単語ラベルを割り当てることを可能にし、トピック内の単語が与えられたラベルと密接に一致したトピックモデルの更新につながる。 我々のアプローチは2つの異なる種類の神経話題モデルを含んでいる。 1つ目は、トレーニングプロセス中にトピックの埋め込みがトレーニング可能で進化するモデルを含む。 2つ目のタイプは、トピック埋め込みがトレーニング後に統合され、トピックリファインメントに対する異なるアプローチを提供するモデルである。 これらのニューラルトピックモデルとのユーザインタラクションを容易にするために,対話型インタフェースを開発した。 このインターフェースにより、ユーザーは必要に応じてトピックに関わり、ラベルを変更できる。 本手法を人間実験により評価し,関連する文書を検索するためにトピックをリラベルすることができる。 ユーザラベリングは,ユーザラベリングに比較して,特定のクエリに対する関連文書の検索を支援することにより,ドキュメントランクスコアを向上させる。

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