論文の概要: Neural Multimodal Topic Modeling: A Comprehensive Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17308v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 01:29:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 17:05:31.353274
- Title: Neural Multimodal Topic Modeling: A Comprehensive Evaluation
- Title(参考訳): ニューラルマルチモーダルトピックモデリング:包括的評価
- Authors: Felipe González-Pizarro, Giuseppe Carenini,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルトピックモデリングの体系的および包括的評価について述べる。
本稿では2つの新しいトピックモデリングソリューションと2つの新しい評価指標を提案する。
全体として、前代未聞の豊かで多様なデータセットのコレクションに対する評価は、両方のモデルが一貫性と多様なトピックを生成することを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.660262940980477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neural topic models can successfully find coherent and diverse topics in textual data. However, they are limited in dealing with multimodal datasets (e.g., images and text). This paper presents the first systematic and comprehensive evaluation of multimodal topic modeling of documents containing both text and images. In the process, we propose two novel topic modeling solutions and two novel evaluation metrics. Overall, our evaluation on an unprecedented rich and diverse collection of datasets indicates that both of our models generate coherent and diverse topics. Nevertheless, the extent to which one method outperforms the other depends on the metrics and dataset combinations, which suggests further exploration of hybrid solutions in the future. Notably, our succinct human evaluation aligns with the outcomes determined by our proposed metrics. This alignment not only reinforces the credibility of our metrics but also highlights the potential for their application in guiding future multimodal topic modeling endeavors.
- Abstract(参考訳): ニューラルトピックモデルは、テキストデータの一貫性と多様なトピックをうまく見つけることができる。
しかし、それはマルチモーダルデータセット(例:画像、テキスト)を扱う場合に限られる。
本稿では,テキストと画像の両方を含む文書のマルチモーダル・トピック・モデリングの体系的および包括的評価について述べる。
本稿では,2つの新しいトピックモデリング手法と2つの新しい評価指標を提案する。
全体として、前代未聞の豊かで多様なデータセットのコレクションに対する評価は、両方のモデルが一貫性と多様なトピックを生成することを示している。
それにもかかわらず、一方の手法が他方よりも優れている範囲はメトリクスとデータセットの組み合わせに依存しており、これは将来のハイブリッドソリューションのさらなる探索を示唆している。
特に、我々の簡潔な人的評価は、提案した指標によって決定された結果と一致している。
このアライメントは、私たちのメトリクスの信頼性を強化するだけでなく、将来のマルチモーダルトピックモデリングの取り組みを導く上で、彼らのアプリケーションの可能性を強調します。
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