論文の概要: Graph-Structured Topic Modeling for Documents with Spatial or Covariate Dependencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14477v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 03:00:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:29:48.759095
• Title: Graph-Structured Topic Modeling for Documents with Spatial or Covariate Dependencies
• Title（参考訳）: 空間依存や共変量を持つ文書のグラフ構造化トピックモデリング
• Authors: Yeo Jin Jung, Claire Donnat,
• Abstract要約: 文書レベルのメタデータをトピックモデリングに組み込むという課題に対処する。 高速グラフ正規化反復特異値分解に基づく新しい推定器を提案する。 合成データセットと実世界の3つのコーパスに関する包括的実験により,本モデルの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: We address the challenge of incorporating document-level metadata into topic modeling to improve topic mixture estimation. To overcome the computational complexity and lack of theoretical guarantees in existing Bayesian methods, we extend probabilistic latent semantic indexing (pLSI), a frequentist framework for topic modeling, by incorporating document-level covariates or known similarities between documents through a graph formalism. Modeling documents as nodes and edges denoting similarities, we propose a new estimator based on a fast graph-regularized iterative singular value decomposition (SVD) that encourages similar documents to share similar topic mixture proportions. We characterize the estimation error of our proposed method by deriving high-probability bounds and develop a specialized cross-validation method to optimize our regularization parameters. We validate our model through comprehensive experiments on synthetic datasets and three real-world corpora, demonstrating improved performance and faster inference compared to existing Bayesian methods.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルのメタデータをトピックモデリングに組み込んでトピックの混合推定を改善するという課題に対処する。 既存のベイズ法における計算複雑性と理論的保証の欠如を克服するために,文書レベルの共変量や既知の文書間の類似性をグラフ形式を通して組み込むことにより,トピックモデリングのための頻繁なフレームワークである確率潜在意味索引付け(pLSI)を拡張した。 文書をノードとエッジとしてモデル化し、類似するトピックの混合比率を共有するための高速グラフ正規化反復特異値分解(SVD)に基づく新しい推定器を提案する。 本研究では,高確率境界を導出することで提案手法の誤差を推定し,正規化パラメータを最適化するクロスバリデーション法を開発した。 合成データセットと3つの実世界のコーパスに関する総合的な実験により,本モデルの有効性を検証し,既存のベイズ法と比較して性能と推論の高速化を実証した。

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