- Topic Discovery via Latent Space Clustering of Pretrained Language Model Representations [35.7]
本研究では, PLM 埋め込みを基盤とした空間学習とクラスタリングの連携フレームワークを提案する。 提案モデルでは,トピック発見のためにPLMがもたらす強力な表現力と言語的特徴を効果的に活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 9 Feb 2022 17:26:08 GMT)- 事前学習モデルを用いて教師無しでトピック発見を行う手法の提案。LDA、ETMやBERTopicを上回る性能とのこと。
- リポジトリはGitHub – yumeng5/TopClus: [WWW 2022] Topic Discovery via Latent Space Clustering of Pretrained Language Model Representations