論文の概要: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable Text Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09667v3
• Date: Mon, 06 Oct 2025 14:57:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:09.366241
• Title: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable Text Clustering
• Title（参考訳）: テキストクラスタリングの解釈と拡張性のためのセントロイドとしてのサマリー
• Authors: Jairo Diaz-Rodriguez,
• Abstract要約: 我々は,k-NLPmeansとk-LLMmeansを紹介した。 重要なアイデアであるサマリ・アズ・センタロイドは、人間可読で監査可能なクラスタプロトタイプを作成しながら、埋め込み空間におけるk平均の割り当てを保持します。
• 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-NLPmeans and k-LLMmeans, text-clustering variants of k-means that periodically replace numeric centroids with textual summaries. The key idea, summary-as-centroid, retains k-means assignments in embedding space while producing human-readable, auditable cluster prototypes. The method is LLM-optional: k-NLPmeans uses lightweight, deterministic summarizers, enabling offline, low-cost, and stable operation; k-LLMmeans is a drop-in upgrade that uses an LLM for summaries under a fixed per-iteration budget whose cost does not grow with dataset size. We also present a mini-batch extension for real-time clustering of streaming text. Across diverse datasets, embedding models, and summarization strategies, our approach consistently outperforms classical baselines and approaches the accuracy of recent LLM-based clustering-without extensive LLM calls. Finally, we provide a case study on sequential text streams and release a StackExchange-derived benchmark for evaluating streaming text clustering.
• Abstract（参考訳）: 我々は,k-NLPmeansとk-LLMmeansを紹介した。 重要なアイデアであるサマリ・アズ・センタロイドは、人間可読で監査可能なクラスタプロトタイプを作成しながら、埋め込み空間におけるk平均の割り当てを保持します。 k-NLPmeansは軽量で決定論的な要約器を使用し、オフライン、低コスト、安定した操作を可能にしている。 また、ストリーミングテキストのリアルタイムクラスタリングのためのミニバッチ拡張も提示する。 多様なデータセット,埋め込みモデル,要約戦略を通じて,我々のアプローチは古典的ベースラインを一貫して上回り,最近のLCMベースのクラスタリングの精度にアプローチする。 最後に、シーケンシャルテキストストリームのケーススタディと、ストリーミングテキストクラスタリングを評価するStackExchangeベースのベンチマークをリリースする。

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