論文の概要: Holistic Evaluations of Topic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23364v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 09:20:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.413802
• Title: Holistic Evaluations of Topic Models
• Title（参考訳）: トピックモデルの全体的評価
• Authors: Thomas Compton,
• Abstract要約: この記事では、データベースの観点からトピックモデルを評価し、1140 BERTopicモデルの実行から洞察を引き出す。 目標は、モデルパラメータを最適化する際のトレードオフを特定し、これらの発見がトピックモデルの解釈と責任ある使用に何を意味するのかを反映することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topic models are gaining increasing commercial and academic interest for their ability to summarize large volumes of unstructured text. As unsupervised machine learning methods, they enable researchers to explore data and help general users understand key themes in large text collections. However, they risk becoming a 'black box', where users input data and accept the output as an accurate summary without scrutiny. This article evaluates topic models from a database perspective, drawing insights from 1140 BERTopic model runs. The goal is to identify trade-offs in optimizing model parameters and to reflect on what these findings mean for the interpretation and responsible use of topic models
• Abstract（参考訳）: 大量の構造化されていないテキストを要約する能力のために、トピックモデルは商業的、学術的な関心が高まっている。 教師なしの機械学習手法として、研究者はデータを探索し、大きなテキストコレクションのキーテーマを理解するのに役立つ。 しかし、ユーザはデータを入力し、精査せずに正確な要約として出力を受け入れる「ブラックボックス」になるリスクがある。 この記事では、データベースの観点からトピックモデルを評価し、1140 BERTopicモデルの実行から洞察を引き出す。 目的は、モデルパラメータの最適化におけるトレードオフを特定し、これらの発見がトピックモデルの解釈と責任ある使用に何を意味するのかを反映することである。

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