論文の概要: CobwebTM: Probabilistic Concept Formation for Lifelong and Hierarchical Topic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14489v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 23:58:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.652209
• Title: CobwebTM: Probabilistic Concept Formation for Lifelong and Hierarchical Topic Modeling
• Title（参考訳）: CobwebTM:生涯的かつ階層的なトピックモデリングのための確率論的概念形成
• Abstract要約: 我々は,漸進的確率論的概念形成に基づく生涯的階層型トピックモデルであるtextscCobwebTMを紹介した。 Cobwebアルゴリズムを継続的ドキュメント埋め込みに適応させることで、textscCobwebTMはオンラインでセマンティック階層を構築し、教師なしトピック発見を可能にする。 多様なデータセットにわたって、textscCobwebTMは強力なトピックコヒーレンス、時間とともに安定したトピック、高品質な階層を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.947963880040107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topic modeling seeks to uncover latent semantic structure in text corpora with minimal supervision. Neural approaches achieve strong performance but require extensive tuning and struggle with lifelong learning due to catastrophic forgetting and fixed capacity, while classical probabilistic models lack flexibility and adaptability to streaming data. We introduce \textsc{CobwebTM}, a low-parameter lifelong hierarchical topic model based on incremental probabilistic concept formation. By adapting the Cobweb algorithm to continuous document embeddings, \textsc{CobwebTM} constructs semantic hierarchies online, enabling unsupervised topic discovery, dynamic topic creation, and hierarchical organization without predefining the number of topics. Across diverse datasets, \textsc{CobwebTM} achieves strong topic coherence, stable topics over time, and high-quality hierarchies, demonstrating that incremental symbolic concept formation combined with pretrained representations is an efficient approach to topic modeling.
• Abstract（参考訳）: トピックモデリングは、最小限の監督力でテキストコーパスの潜在意味構造を明らかにすることを目指している。 ニューラルアプローチは高いパフォーマンスを実現するが、破滅的な忘れ込みと固定能力のために、広範囲なチューニングと生涯学習に苦慮する一方で、古典的確率論的モデルはストリーミングデータに柔軟性と適応性を持たない。 漸進的確率論的概念形成に基づく低パラメータ寿命階層型トピックモデルである「textsc{CobwebTM}」を紹介する。 Cobwebアルゴリズムを継続的ドキュメント埋め込みに適応させることで、オンラインで意味的階層を構築し、トピックの数を事前に定義することなく、教師なしトピック発見、動的トピック生成、階層的組織を可能にする。 多様なデータセット全体にわたって、textsc{CobwebTM} は強力なトピックコヒーレンス、時間とともに安定なトピック、高品質な階層を実現し、事前訓練された表現とインクリメンタルシンボリック概念の形成がトピックモデリングの効率的なアプローチであることを実証している。

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