論文の概要: k-LLMmeans: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable LLM-Based Text Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09667v1
- Date: Wed, 12 Feb 2025 19:50:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-17 19:47:35.498024
- Title: k-LLMmeans: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable LLM-Based Text Clustering
- Title(参考訳): k-LLMmeans: 解釈可能でスケーラブルなLLMベースのテキストクラスタリングのためのCentroidsの要約
- Authors: Jairo Diaz-Rodriguez,
- Abstract要約: k-LLMmeansは,LLMを用いてテキスト要約をクラスタセンタロイドとして生成する,k-meansクラスタリングアルゴリズムの新たな改良である。
この修正は、より高い解釈性を提供しながら、k-平均の性質を保っている。
本稿では,シーケンシャルテキストストリームにおけるクラスタセントロイドの解釈可能性を示すケーススタディを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce k-LLMmeans, a novel modification of the k-means clustering algorithm that utilizes LLMs to generate textual summaries as cluster centroids, thereby capturing contextual and semantic nuances often lost when relying on purely numerical means of document embeddings. This modification preserves the properties of k-means while offering greater interpretability: the cluster centroid is represented by an LLM-generated summary, whose embedding guides cluster assignments. We also propose a mini-batch variant, enabling efficient online clustering for streaming text data and providing real-time interpretability of evolving cluster centroids. Through extensive simulations, we show that our methods outperform vanilla k-means on multiple metrics while incurring only modest LLM usage that does not scale with dataset size. Finally, We present a case study showcasing the interpretability of evolving cluster centroids in sequential text streams. As part of our evaluation, we compile a new dataset from StackExchange, offering a benchmark for text-stream clustering.
- Abstract(参考訳): 我々は、k-LLMmeansというk-meansクラスタリングアルゴリズムを改良し、LLMを用いてテキスト要約をクラスタセンタロイドとして生成し、文書埋め込みの純粋に数値的な手段に依存するときにしばしば失われる文脈的・意味的ニュアンスをキャプチャする。
この修正はk平均の性質を保ちながら解釈可能性を高め、クラスタセントロイドはLCM生成サマリーで表現され、埋め込みはクラスタ割り当てを導く。
また、テキストデータをストリーミングするための効率的なオンラインクラスタリングを可能にし、クラスタセンタロイドのリアルタイム解釈を可能にするミニバッチ版を提案する。
大規模なシミュレーションにより,本手法は,データセットサイズによらず,控えめなLCM使用率のみを生かしながら,複数の測定値においてバニラk平均よりも優れていることを示す。
最後に,シーケンシャルテキストストリームにおけるクラスタセントロイドの解釈可能性を示すケーススタディを提案する。
評価の一環として、StackExchangeから新しいデータセットをコンパイルし、テキストストリームクラスタリングのベンチマークを提供します。
関連論文リスト
- An Enhanced Model-based Approach for Short Text Clustering [58.60681789677676]
Twitter、Google+、Facebookなどのソーシャルメディアの人気が高まり、短いテキストのクラスタリングがますます重要になっている。
既存の手法は、トピックモデルに基づくアプローチと深層表現学習に基づくアプローチの2つのパラダイムに大別することができる。
短文の空間性と高次元性を効果的に扱えるDirichlet Multinomial Mixture Model (GSDMM) のギブスサンプリングアルゴリズムを提案する。
さらなる改良を保証しているGSDMMのいくつかの側面に基づいて,さらなる性能向上を目的とした改良されたアプローチであるGSDMM+を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-18T10:07:42Z) - HERCULES: Hierarchical Embedding-based Recursive Clustering Using LLMs for Efficient Summarization [0.0]
HERCULESは、多様なデータ型の階層的なk平均クラスタリングのために設計されたアルゴリズムとPythonパッケージである。
階層のそれぞれのレベルでクラスタのセマンティックにリッチなタイトルと記述を生成する。
インタラクティブな可視化ツールは、クラスタリング結果の徹底的な分析と理解を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T20:22:00Z) - Efficient Latent Semantic Clustering for Scaling Test-Time Computation of LLMs [14.34599799034748]
テスト時間計算のスケールは、大規模言語モデルの信頼性と品質を改善するための有望な戦略となっている。
主要な共有コンポーネントはセマンティッククラスタリング(セマンティッククラスタリング)である。
本稿では,ジェネレータLSMの内部隠蔽状態をクラスタリングに利用する軽量でコンテキストに敏感なLatent Semantic Clustering (LSC)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-31T02:08:32Z) - K*-Means: A Parameter-free Clustering Algorithm [55.20132267309382]
k*-meansは、kや他のパラメータをセットする必要がない新しいクラスタリングアルゴリズムである。
最小記述長の原理を用いて、クラスタの分割とマージによって最適なクラスタ数k*を自動的に決定する。
k*-平均が収束することが保証されることを証明し、kが未知のシナリオにおいて既存のメソッドよりも著しく優れていることを実験的に証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-17T08:41:07Z) - An Improved Deep Learning Model for Word Embeddings Based Clustering for Large Text Datasets [0.0]
単語の埋め込みを微調整することで,大規模テキストデータセットのクラスタリングを改良する手法を提案する。
シルエットスコア、純度、調整されたランドインデックス(ARI)などのクラスタリング指標の大幅な改善を示す。
提案手法は,大規模テキストマイニング作業における意味的理解と統計的堅牢性のギャップを埋めるのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-22T08:28:41Z) - Improving Autoregressive Visual Generation with Cluster-Oriented Token Prediction [52.09472099976885]
IARは、LLMベースのビジュアル生成モデルのトレーニング効率と生成品質を向上させる改良された自動回帰ビジュアル生成方法である。
提案手法は,モデルのトレーニング効率と性能を100Mから1.4Bに継続的に向上させ,同じFIDを達成しながらトレーニング時間を半減させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-01T15:58:51Z) - Information-Theoretic Generative Clustering of Documents [24.56214029342293]
文書の集合をクラスタリングするための生成クラスタリング(GC)を$mathrmX$で提示する。
大規模言語モデル(LLM)は確率分布を提供するため、2つの文書間の類似性を厳密に定義することができる。
我々はGCが最先端のパフォーマンスを達成し、従来のクラスタリング手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T06:21:21Z) - Text Clustering as Classification with LLMs [6.030435811868953]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習能力を効果的に活用する,テキストクラスタリングのための新しいフレームワークを提案する。
そこで本研究では,テキストクラスタリングをLLMによる分類タスクに変換することを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のクラスタリング手法に匹敵する、あるいは優れた性能を達成できることが実験的に証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T16:57:34Z) - Self-Supervised Graph Embedding Clustering [70.36328717683297]
K-means 1-step dimensionality reduction clustering method は,クラスタリングタスクにおける次元性の呪いに対処する上で,いくつかの進歩をもたらした。
本稿では,K-meansに多様体学習を統合する統一フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T08:59:51Z) - Text Clustering with Large Language Model Embeddings [0.0]
テキストクラスタリングの有効性は、テキスト埋め込みとクラスタリングアルゴリズムの選択に大きく依存する。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、このタスクを強化する可能性を秘めている。
LLM埋め込みは構造化言語の微妙さを捉えるのに優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T11:08:48Z) - Large Language Models Enable Few-Shot Clustering [88.06276828752553]
大規模言語モデルは、クエリ効率が良く、数発のセミ教師付きテキストクラスタリングを可能にするために、専門家のガイダンスを増幅できることを示す。
最初の2つのステージにLSMを組み込むことで、クラスタの品質が大幅に向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-02T09:17:11Z) - Revisiting Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [69.15976031704687]
IAC (Instance-Adaptive Clustering, インスタンス適応クラスタリング) を提案する。
IACは$ MathcalO(n, textpolylog(n) $の計算複雑性を維持しており、大規模問題に対してスケーラブルで実用的なものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-18T08:46:06Z) - CEIL: A General Classification-Enhanced Iterative Learning Framework for
Text Clustering [16.08402937918212]
短文クラスタリングのための新しい分類強化反復学習フレームワークを提案する。
各イテレーションにおいて、まず最初に言語モデルを採用して、初期テキスト表現を検索する。
厳密なデータフィルタリングと集約プロセスの後、クリーンなカテゴリラベルを持つサンプルが検索され、監督情報として機能する。
最後に、表現能力が改善された更新言語モデルを使用して、次のイテレーションでクラスタリングを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T14:04:31Z) - A One-shot Framework for Distributed Clustered Learning in Heterogeneous
Environments [54.172993875654015]
異種環境における分散学習のためのコミュニケーション効率化手法のファミリーを提案する。
ユーザによるローカル計算に基づくワンショットアプローチと、サーバにおけるクラスタリングベースのアグリゲーションステップは、強力な学習保証を提供する。
厳密な凸問題に対しては,ユーザ毎のデータ点数がしきい値を超える限り,提案手法はサンプルサイズの観点から順序最適平均二乗誤差率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-22T09:04:10Z) - A Proposition-Level Clustering Approach for Multi-Document Summarization [82.4616498914049]
クラスタリングアプローチを再検討し、より正確な情報アライメントの提案をグループ化します。
提案手法は,有意な命題を検出し,それらをパラフラスティックなクラスタに分類し,その命題を融合して各クラスタの代表文を生成する。
DUC 2004 とTAC 2011 データセットでは,従来の最先端 MDS 法よりも要約法が優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T10:34:22Z) - You Never Cluster Alone [150.94921340034688]
我々は、主流のコントラスト学習パラダイムをクラスタレベルのスキームに拡張し、同じクラスタに属するすべてのデータが統一された表現に寄与する。
分類変数の集合をクラスタ化代入信頼度として定義し、インスタンスレベルの学習トラックとクラスタレベルの学習トラックを関連付ける。
代入変数を再パラメータ化することで、TCCはエンドツーエンドでトレーニングされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T14:59:59Z) - Scalable Hierarchical Agglomerative Clustering [65.66407726145619]
既存のスケーラブルな階層的クラスタリング手法は、スピードの質を犠牲にする。
我々は、品質を犠牲にせず、数十億のデータポイントまでスケールする、スケーラブルで集約的な階層的クラスタリング法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T15:58:35Z) - LSD-C: Linearly Separable Deep Clusters [145.89790963544314]
ラベルなしデータセットのクラスタを識別する新しい手法であるLSD-Cを提案する。
本手法は,最近の半教師付き学習の実践からインスピレーションを得て,クラスタリングアルゴリズムと自己教師付き事前学習と強力なデータ拡張を組み合わせることを提案する。
CIFAR 10/100, STL 10, MNIST, および文書分類データセットReuters 10Kなど, 一般的な公開画像ベンチマークにおいて, 当社のアプローチが競合より大幅に優れていたことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T17:58:10Z) - Enhancement of Short Text Clustering by Iterative Classification [0.0]
反復分類は、外乱のないクラスターを得るために外乱除去を適用する。
クラスタ分布に基づいて非アウトレーヤを用いて分類アルゴリズムを訓練する。
これを何回か繰り返すことで、より改良されたテキストのクラスタリングが得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T02:12:05Z) - Clustering Binary Data by Application of Combinatorial Optimization
Heuristics [52.77024349608834]
本稿では,2値データのクラスタリング手法について検討し,まず,クラスタのコンパクトさを計測するアグリゲーション基準を定義した。
近隣地域と人口動態最適化メタヒューリスティックスを用いた5つの新しいオリジナル手法が導入された。
準モンテカルロ実験によって生成された16のデータテーブルから、L1の相似性と階層的クラスタリング、k-means(メドイドやPAM)の1つのアグリゲーションの比較を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-06T23:33:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。