論文の概要: A Process for Topic Modelling Via Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03705v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 15:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:12:25.628052
• Title: A Process for Topic Modelling Via Word Embeddings
• Title（参考訳）: 単語埋め込みによるトピックモデリングの一手法
• Authors: Diego Salda\~na Ulloa
• Abstract要約: この研究は、単語の埋め込み、次元の縮小、クラスタリングに基づくアルゴリズムを組み合わせる。 目的は、未分類テキストの集合からトピックを取得することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work combines algorithms based on word embeddings, dimensionality reduction, and clustering. The objective is to obtain topics from a set of unclassified texts. The algorithm to obtain the word embeddings is the BERT model, a neural network architecture widely used in NLP tasks. Due to the high dimensionality, a dimensionality reduction technique called UMAP is used. This method manages to reduce the dimensions while preserving part of the local and global information of the original data. K-Means is used as the clustering algorithm to obtain the topics. Then, the topics are evaluated using the TF-IDF statistics, Topic Diversity, and Topic Coherence to get the meaning of the words on the clusters. The results of the process show good values, so the topic modeling of this process is a viable option for classifying or clustering texts without labels.
• Abstract（参考訳）: この研究は、単語埋め込み、次元縮小、クラスタリングに基づくアルゴリズムを組み合わせる。 目的は、未分類のテキストからトピックを取得することである。 単語の埋め込みを得るアルゴリズムは、NLPタスクで広く使われているニューラルネットワークアーキテクチャであるBERTモデルである。 高次元性のため、UMAPと呼ばれる次元削減技術が用いられている。 本手法は、元のデータの局所的およびグローバル的情報の一部を保存しつつ、寸法を削減できる。 K-Meansはクラスタリングアルゴリズムとして使われ、トピックを得る。 次に、TF-IDF統計、トピック多様性、トピックコヒーレンスを用いてトピックを評価し、クラスタ上の単語の意味を取得する。 プロセスの結果は良い値を示すので、このプロセスのトピックモデリングはラベルなしでテキストを分類またはクラスタリングするための実行可能な選択肢である。

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