論文の概要: Unveiling Topological Structures in Text: A Comprehensive Survey of Topological Data Analysis Applications in NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10298v1
- Date: Fri, 15 Nov 2024 15:55:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 15:38:31.053185
- Title: Unveiling Topological Structures in Text: A Comprehensive Survey of Topological Data Analysis Applications in NLP
- Title（参考訳）: テキストのトポロジカル構造を明らかにする:NLPにおけるトポロジカルデータ解析応用に関する包括的調査
- Authors: Adaku Uchendu, Thai Le,
- Abstract要約: トポロジカル・データ・アナリティクス(Topological Data Analysis)は、ノイズにもかかわらずデータの本質的な形状を識別する統計手法である。
トポロジカルデータ分析は、コンピュータビジョンのような構造的に異なる領域に比べて、自然言語処理領域内ではあまり注目を集めていない。
本研究は,これらの研究を理論的および非理論的アプローチに分類した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.068736768442985
- License:
- Abstract: The surge of data available on the internet has led to the adoption of various computational methods to analyze and extract valuable insights from this wealth of information. Among these, the field of Machine Learning (ML) has thrived by leveraging data to extract meaningful insights. However, ML techniques face notable challenges when dealing with real-world data, often due to issues of imbalance, noise, insufficient labeling, and high dimensionality. To address these limitations, some researchers advocate for the adoption of Topological Data Analysis (TDA), a statistical approach that discerningly captures the intrinsic shape of data despite noise. Despite its potential, TDA has not gained as much traction within the Natural Language Processing (NLP) domain compared to structurally distinct areas like computer vision. Nevertheless, a dedicated community of researchers has been exploring the application of TDA in NLP, yielding 85 papers we comprehensively survey in this paper. Our findings categorize these efforts into theoretical and nontheoretical approaches. Theoretical approaches aim to explain linguistic phenomena from a topological viewpoint, while non-theoretical approaches merge TDA with ML features, utilizing diverse numerical representation techniques. We conclude by exploring the challenges and unresolved questions that persist in this niche field. Resources and a list of papers on this topic can be found at: https://github.com/AdaUchendu/AwesomeTDA4NLP.
- Abstract（参考訳）: インターネット上で利用可能なデータの急増により、この豊富な情報から貴重な洞察を分析・抽出するための様々な計算手法が採用されている。
これらのうち、機械学習(ML)の分野は、データを活用して意味のある洞察を抽出することで成長してきた。
しかし、ML手法は、しばしば不均衡、ノイズ、ラベリングの不十分、高次元性といった問題のために、現実世界のデータを扱う際に顕著な課題に直面している。
この制限に対処するため、一部の研究者はTDA(Topological Data Analysis)の採用を提唱している。
その可能性にもかかわらず、TDAはコンピュータビジョンのような構造的に異なる領域に比べて、自然言語処理(NLP)領域内ではあまり牽引力を得ていない。
それにもかかわらず、研究者の専門的なコミュニティがNLPにおけるTDAの適用を探求しており、この論文で包括的に調査した85の論文が得られている。
本研究は,これらの研究を理論的および非理論的アプローチに分類した。
理論的アプローチはトポロジカルな観点から言語現象を説明することを目的としており、非理論的なアプローチはTDAとMLの特徴を融合させ、多様な数値表現技術を利用する。
我々は、このニッチな分野に残る課題と未解決の疑問を探求することで結論付ける。
このトピックに関するリソースと論文のリストは、https://github.com/AdaUchendu/AwesomeTDA4NLPを参照してください。
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