論文の概要: $S^3$ -- Semantic Signal Separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09556v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 19:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 17:24:36.164014
• Title: $S^3$ -- Semantic Signal Separation
• Title（参考訳）: $S^3$ -- 意味的信号分離
• Authors: Márton Kardos, Jan Kostkan, Arnault-Quentin Vermillet, Kristoffer Nielbo, Roberta Rocca,
• Abstract要約: ニューラル埋め込み空間における理論駆動型トピックモデリング手法を提案する。 S3$は、トピックを意味空間の独立した軸として概念化し、これらをブラインドソース分離で明らかにする。 我々のアプローチは、最も多種多様な、高度に一貫性のあるトピックを提供し、事前処理を必要とせず、これまでで最速の文脈に敏感なトピックモデルであることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1747623282473278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topic models are useful tools for discovering latent semantic structures in large textual corpora. Topic modeling historically relied on bag-of-words representations of language. This approach makes models sensitive to the presence of stop words and noise, and does not utilize potentially useful contextual information. Recent efforts have been oriented at incorporating contextual neural representations in topic modeling and have been shown to outperform classical topic models. These approaches are, however, typically slow, volatile and still require preprocessing for optimal results. We present Semantic Signal Separation ($S^3$), a theory-driven topic modeling approach in neural embedding spaces. $S^3$ conceptualizes topics as independent axes of semantic space, and uncovers these with blind-source separation. Our approach provides the most diverse, highly coherent topics, requires no preprocessing, and is demonstrated to be the fastest contextually sensitive topic model to date. We offer an implementation of $S^3$, among other approaches, in the Turftopic Python package.
• Abstract（参考訳）: トピックモデルは、大きなテキストコーパスの潜在意味構造を発見するのに有用なツールである。 歴史的には、トピックモデリングは言葉のバッグ・オブ・ワードの表現に依存していた。 このアプローチにより、モデルが停止語や雑音の存在に敏感になり、潜在的に有用な文脈情報を利用できない。 最近の研究は、トピックモデリングに文脈神経表現を取り入れることを目的としており、古典的なトピックモデルよりも優れていることが示されている。 しかしながら、これらのアプローチは一般的には遅く、揮発性であり、最適な結果を得るためには前処理が必要である。 本稿では,セマンティック信号分離法(S^3$)を提案する。 S^3$は、トピックを意味空間の独立した軸として概念化し、これらをブラインドソース分離で明らかにする。 我々のアプローチは、最も多種多様な、高度に一貫性のあるトピックを提供し、事前処理を必要とせず、これまでで最速の文脈に敏感なトピックモデルであることが示されている。 私たちはTurftopic Pythonパッケージに$S^3$の実装を提供しています。

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