論文の概要: An Enhanced Model-based Approach for Short Text Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13793v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 10:07:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.252964
• Title: An Enhanced Model-based Approach for Short Text Clustering
• Title（参考訳）: ショートテキストクラスタリングのためのモデルベースアプローチ
• Authors: Enhao Cheng, Shoujia Zhang, Jianhua Yin, Xuemeng Song, Tian Gan, Liqiang Nie,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.60681789677676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Short text clustering has become increasingly important with the popularity of social media like Twitter, Google+, and Facebook. Existing methods can be broadly categorized into two paradigms: topic model-based approaches and deep representation learning-based approaches. This task is inherently challenging due to the sparse, large-scale, and high-dimensional characteristics of the short text data. Furthermore, the computational intensity required by representation learning significantly increases the running time. To address these issues, we propose a collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet Multinomial Mixture model (GSDMM), which effectively handles the sparsity and high dimensionality of short texts while identifying representative words for each cluster. Based on several aspects of GSDMM that warrant further refinement, we propose an improved approach, GSDMM+, designed to further optimize its performance. GSDMM+ reduces initialization noise and adaptively adjusts word weights based on entropy, achieving fine-grained clustering that reveals more topic-related information. Additionally, strategic cluster merging is employed to refine clustering granularity, better aligning the predicted distribution with the true category distribution. We conduct extensive experiments, comparing our methods with both classical and state-of-the-art approaches. The experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our methods. The source code for our model is publicly available at https://github.com/chehaoa/VEMC.
• Abstract（参考訳）: 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。 この課題は,短文データのスパース,大規模,高次元的な特徴のため,本質的に困難である。 さらに、表現学習に必要な計算強度は、実行時間を大幅に増加させる。 これらの問題に対処するために,Dirichlet Multinomial Mixture Model (GSDMM) のためのGibs Smpling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。 GSDMM+は初期化ノイズを低減し、エントロピーに基づいて単語の重みを調整する。 さらに、クラスタリングの粒度を洗練させ、予測分布と真のカテゴリ分布との整合性を向上するために、戦略的クラスタマージが使用される。 我々は、従来の手法と最先端の手法を比較して、広範な実験を行う。 実験により,本手法の有効性と有効性を示した。 私たちのモデルのソースコードはhttps://github.com/chehaoa/VEMC.comで公開されています。

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