論文の概要: Concept Drift Adaptation in Text Stream Mining Settings: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02901v2
• Date: Mon, 25 Nov 2024 23:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:33:01.115211
• Title: Concept Drift Adaptation in Text Stream Mining Settings: A Systematic Review
• Title（参考訳）: テキストストリームマイニング設定におけるコンセプトドリフト適応:システムレビュー
• Authors: Cristiano Mesquita Garcia, Ramon Simoes Abilio, Alessandro Lameiras Koerich, Alceu de Souza Britto Jr., Jean Paul Barddal,
• Abstract要約: 本研究では,テキストストリームシナリオにおけるコンセプトドリフト適応に関する体系的な文献レビューを行う。 2018年から2024年8月にかけて,テキストドリフトカテゴリ,検出タイプ,モデル更新機構,ストリームマイニングタスクの対応,テキスト表現方法とその更新メカニズムなどの未解決の側面について,48の論文を選定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.543216927386005
• License:
• Abstract: The society produces textual data online in several ways, e.g., via reviews and social media posts. Therefore, numerous researchers have been working on discovering patterns in textual data that can indicate peoples' opinions, interests, etc. Most tasks regarding natural language processing are addressed using traditional machine learning methods and static datasets. This setting can lead to several problems, e.g., outdated datasets and models, which degrade in performance over time. This is particularly true regarding concept drift, in which the data distribution changes over time. Furthermore, text streaming scenarios also exhibit further challenges, such as the high speed at which data arrives over time. Models for stream scenarios must adhere to the aforementioned constraints while learning from the stream, thus storing texts for limited periods and consuming low memory. This study presents a systematic literature review regarding concept drift adaptation in text stream scenarios. Considering well-defined criteria, we selected 48 papers published between 2018 and August 2024 to unravel aspects such as text drift categories, detection types, model update mechanisms, stream mining tasks addressed, and text representation methods and their update mechanisms. Furthermore, we discussed drift visualization and simulation and listed real-world datasets used in the selected papers. Finally, we brought forward a discussion on existing works in the area, also highlighting open challenges and future research directions for the community.
• Abstract（参考訳）: 社会は、レビューやソーシャルメディアの投稿を通じて、様々な方法でテキストデータをオンラインで生成している。 そのため、多くの研究者が、人々の意見や関心などを表わすテキストデータのパターンの発見に取り組んできた。 自然言語処理に関するほとんどのタスクは、従来の機械学習手法と静的データセットを使用して対処される。 この設定は、古いデータセットやモデルなど、いくつかの問題を引き起こす可能性がある。 これは、データ分散が時間とともに変化するコンセプトドリフトに特に当てはまる。 さらに、テキストストリーミングのシナリオは、データが時間とともに到着する速度など、さらなる課題も示している。 ストリームシナリオのモデルは、上記の制約に従わなければならない。 本研究では,テキストストリームシナリオにおけるコンセプトドリフト適応に関する体系的な文献レビューを行う。 適切に定義された基準を考慮し,テキストドリフトカテゴリ,検出タイプ,モデル更新機構,ストリームマイニングタスク,テキスト表現方法,およびその更新メカニズムなど,2018年から2024年8月までに公表された48の論文を選択した。 さらに,ドリフトの可視化とシミュレーションと,選択した論文で使用される実世界のデータセットについて検討した。 最後に、この領域における既存の研究について議論し、オープンな課題とコミュニティの将来的な研究方向性を強調した。

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