Fugu-MT 論文翻訳(概要): Text Clustering with LLM Embeddings

論文の概要: Text Clustering with LLM Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15112v4
Date: Fri, 9 Aug 2024 16:57:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-12 20:20:09.521919
Title: Text Clustering with LLM Embeddings
Title（参考訳）: LLM埋め込みによるテキストクラスタリング
Authors: Alina Petukhova, João P. Matos-Carvalho, Nuno Fachada,
Abstract要約: テキストクラスタリングの有効性は、テキスト埋め込みとクラスタリングアルゴリズムの選択に大きく依存する。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、このタスクを強化する可能性を秘めている。 LLM埋め込みは構造化言語の微妙さを捉えるのに優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Text clustering is an important method for organising the increasing volume of digital content, aiding in the structuring and discovery of hidden patterns in uncategorised data. The effectiveness of text clustering largely depends on the selection of textual embeddings and clustering algorithms. This study argues that recent advancements in large language models (LLMs) have the potential to enhance this task. The research investigates how different textual embeddings, particularly those utilised in LLMs, and various clustering algorithms influence the clustering of text datasets. A series of experiments were conducted to evaluate the impact of embeddings on clustering results, the role of dimensionality reduction through summarisation, and the adjustment of model size. The findings indicate that LLM embeddings are superior at capturing subtleties in structured language. OpenAI's GPT-3.5 Turbo model yields better results in three out of five clustering metrics across most tested datasets. Most LLM embeddings show improvements in cluster purity and provide a more informative silhouette score, reflecting a refined structural understanding of text data compared to traditional methods. Among the more lightweight models, BERT demonstrates leading performance. Additionally, it was observed that increasing model dimensionality and employing summarisation techniques do not consistently enhance clustering efficiency, suggesting that these strategies require careful consideration for practical application. These results highlight a complex balance between the need for refined text representation and computational feasibility in text clustering applications. This study extends traditional text clustering frameworks by integrating embeddings from LLMs, offering improved methodologies and suggesting new avenues for future research in various types of textual analysis.
Abstract（参考訳）: テキストクラスタリングは,非分類データにおける隠れパターンの構造化と発見を支援するために,デジタルコンテンツの量増加を組織化する重要な方法である。テキストクラスタリングの有効性は、テキスト埋め込みとクラスタリングアルゴリズムの選択に大きく依存する。本研究は,近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩により,この課題が強化される可能性を示唆している。この研究は、異なるテキスト埋め込み、特にLLMで使用されるもの、および様々なクラスタリングアルゴリズムが、テキストデータセットのクラスタリングにどのように影響するかを調査する。クラスタリング結果に対する埋め込みの影響,要約による次元還元の役割,モデルサイズの調整について,一連の実験を行った。その結果,LLM埋め込みは構造化言語の微妙さを捉えるのに優れていることが示唆された。 OpenAIのGPT-3.5 Turboモデルは、ほとんどのテストされたデータセットで5つのクラスタリングメトリクスのうち3つにおいて、より良い結果をもたらす。ほとんどのLCM埋め込みは、クラスタの純度の改善を示し、従来の方法に比べて洗練された構造的なテキストデータの理解を反映して、より情報的なシルエットスコアを提供する。より軽量なモデルの中で、BERTは主要なパフォーマンスを示している。さらに,モデル次元の増大と要約手法の採用はクラスタリング効率を継続的に向上させるものではないことが確認された。これらの結果は、洗練されたテキスト表現の必要性と、テキストクラスタリングアプリケーションにおける計算可能性との複雑なバランスを浮き彫りにする。本研究では, 従来のテキストクラスタリングフレームワークを拡張し, LLMからの埋め込みを統合し, 改良された方法論を提供し, 各種テキスト解析における新たな手法を提案する。

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