論文の概要: Semantic Component Analysis: Discovering Patterns in Short Texts Beyond Topics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21054v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 13:43:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:51:06.461625
• Title: Semantic Component Analysis: Discovering Patterns in Short Texts Beyond Topics
• Title（参考訳）: 意味的成分分析:トピックを超えて短いテキストのパターンを発見する
• Authors: Florian Eichin, Carolin M. Schuster, Georg Groh, Michael A. Hedderich,
• Abstract要約: 本稿では,新しいトピックモデリング手法であるセマンティックコンポーネント分析(SCA)を紹介する。 SCAは、短いテキストで単一のトピックを越えて、複数のニュアンス付きセマンティックコンポーネントを発見します。 英語、ハウサ語、中国語のTwitterデータセット上でSCAを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.909543063650025
• License:
• Abstract: Topic modeling is a key method in text analysis, but existing approaches are limited by assuming one topic per document or fail to scale efficiently for large, noisy datasets of short texts. We introduce Semantic Component Analysis (SCA), a novel topic modeling technique that overcomes these limitations by discovering multiple, nuanced semantic components beyond a single topic in short texts which we accomplish by introducing a decomposition step to the clustering-based topic modeling framework. We evaluate SCA on Twitter datasets in English, Hausa and Chinese. It achieves competetive coherence and diversity compared to BERTopic, while uncovering at least double the semantic components and maintaining a noise rate close to zero. Furthermore, SCA is scalable and effective across languages, including an underrepresented one.
• Abstract（参考訳）: トピックモデリングはテキスト分析において重要な手法であるが、文書ごとのトピック1つを仮定するか、あるいは短いテキストの大規模でノイズの多いデータセットに対して効率的にスケールできないかによって、既存のアプローチは制限されている。 これは、クラスタリングベースのトピックモデリングフレームワークに分解ステップを導入することで達成した、短いテキストで1つのトピック以上の複数のニュアンスを持つセマンティックなセマンティックなコンポーネントを発見することによって、これらの制限を克服する新しいトピックモデリング手法である。 英語、ハウサ語、中国語のTwitterデータセット上でSCAを評価する。 BERTopicに比べて有能なコヒーレンスと多様性を実現し、セマンティックコンポーネントを少なくとも2倍にし、ノイズ率を0に近いものにしている。 さらに、SCAは拡張性があり、表現不足の言語を含む言語で有効です。

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