Le Processus Powered Dirichlet-Hawkes comme A Priori Flexible pour Clustering Temporel de Textes
Abstract
Le contenu textuel d'un document et sa date de publication sont corrélés. Par exemple, une publication scientifique est influencée par les précédents articles cités dans ladite publication. Utiliser cette corrélation permet d'améliorer la compréhension de grands corpus textuel datés. Cependant, cette tâche peut se compliquer lorsque les textes considérés sont courts ou possèdent des vocabulaires similaires. De plus, la corrélation entre texte et date est rarement parfaite. Nous développons une méthode répondant à ces limites, permettant de créer des clusters de documents en fonction de leur contenu et de leur date : le processus Powered Dirichlet-Hawkes (PDHP). Nous montrons que PDHP présente de meilleures performances que les modèles état de l'art (qu'il généralise) lorsque l'information textuelle ou temporelle est peu informative. Le PDHP se libère également de l'hypothèse d'une corrélation parfaite entre texte et date des documents. Enfin, nous illustrons une possible application sur des données réelles, provenant de Reddit.
Domains
Computer Science [cs] Computer Science [cs] Technology for Human Learning Mathematics [math] Mathematics [math] Probability [math.PR] Mathematics [math] Statistics [math.ST] Statistics [stat] Statistics [stat] Applications [stat.AP] Statistics [stat] Machine Learning [stat.ML] Statistics [stat] Computation [stat.CO] Computer Science [cs] Discrete Mathematics [cs.DM] Computer Science [cs] Information Retrieval [cs.IR] Computer Science [cs] Neural and Evolutionary Computing [cs.NE] Computer Science [cs] Document and Text Processing Computer Science [cs] Web Computer Science [cs] Social and Information Networks [cs.SI]
Origin : Files produced by the author(s)