پیوندهای مفید
آمار
| تعداد نشریات | 21 |
| تعداد شماره‌ها | 631 |
| تعداد مقالات | 9,294 |
| تعداد مشاهده مقاله | 67,842,491 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,192,273 |
استخراج موضوع از متون فارسی با استفاده از چهارچوب BERTopic، مدل‌های تعبیه زبانی و خوشه بندی متن | ||
| مدل سازی در مهندسی | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 26 خرداد 1404 اصل مقاله (1.02 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله کامپیوتر | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22075/jme.2025.36454.2781 | ||
| نویسندگان | ||
| زهرا فلاحی؛ محمد رحمانی منش* | ||
| مهندسی کامپیوتر، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران | ||
| تاریخ دریافت: 16 دی 1403، تاریخ بازنگری: 08 فروردین 1404، تاریخ پذیرش: 17 فروردین 1404 | ||
| چکیده | ||
| با رشد اطلاعات، استخراج دانش از مجموعه‌های متنی اهمیت یافته است. استخراج موضوع، تکنیکی بدون نظارت در یادگیری ماشین است که مضامین پنهان اسناد را کشف می‌کند. در این مقاله، با الهام از BERTopic، روشی بدون نظارت برای استخراج موضوع از متون فارسی ارائه شده است. روش پیشنهادی از مدل تعبیه‌زبانی LaBSE برای تبدیل متون به بردارهای تعبیه استفاده می‌کند. سپس، با استفاده ازUMAP، ابعاد بردارهای تعبیه را کاهش می‌دهد و پس از آن، با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی K-Means، متون مشابه را در خوشه‌های یکسان قرار می‌دهد. سپس با تشکیل ماتریس خوشه-توکن و تکنیک بازنمایی موضوعات، موضوعات مختلف را به ازای هر خوشه از متن استخراج می‌کند. ما LaBSE را با مدل‌های تعبیه‌زبانی XLM-R ،ParsBERT،Paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 ،Shiraz و HooshvareLab (RoBERTa) مقایسه کردیم. همچنین مقایسه‌ای بین الگوریتم‌های K-Means و HDBSCAN انجام دادیم. برای ارزیابی روش پیشنهادی، از مجموعه داده عصر ایران استفاده شد. معیار انسجام (NPMI) و معیار ارزیابی انسانی عملکرد روش پیشنهادی را تأیید کردند. در الگوریتمHDBSCAN ، مدلHooshvare (RoBERTa) بر اساس معیار انسجام، و مدل ParsBERT بر اساس ارزیابی انسانی بهترین نتایج را ارائه داد. در K-Means، مدل Paraphrase-multilingual- MiniLM-L12-v2 مطابق معیار انسجام و LaBSE مطابق ارزیابی انسانی، نتایج بهتری داشت. برتری K-Means نسبت به HDBSCAN نیز تأیید شد. همچنین با استفاده از دو مجموعه داده عصر ایران و تسنیم به صورت جداگانه، روش پیشنهادی با مدل‌های فاکتورسازی ماتریس غیرمنفی، تخصیص دیریکله پنهان و تحلیل معنایی پنهان مقایسه شد. نتایج مقایسه، عملکرد برجسته روش پیشنهادی را نشان می‌دهد. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| استخراج موضوع؛ BERTopic؛ NMF؛ LDA؛ LSA؛ متن فارسی | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Topic Extraction from Persian Texts Using BERTopic Framework, Language Embedding Models, and Text Clustering | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Zahra Fallahi؛ Mohammad rahmanimanesh | ||
| Computer Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Semnan, Iran | ||
| چکیده [English] | ||
| With the growth of information, extracting knowledge from textual collections has become essential. Topic modeling is an unsupervised machine learning technique that uncovers the hidden themes in documents. In this paper, inspired by BERTopic, we present an unsupervised method for topic modeling on Persian texts. The proposed approach employs the LaBSE language embedding model to convert texts into embedding vectors, then reduces their dimensions using UMAP, and finally groups similar texts into clusters using the K-Means algorithm. Next, by forming a cluster-token matrix and applying a topic representation technique, various topics are extracted from each cluster. We compared LaBSE with other language embedding models including XLM-R, ParsBERT, Paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, Shiraz, and HooshvareLab (RoBERTa). We also compared the K-Means and HDBSCAN clustering algorithms. For evaluation, the Asre Iran dataset was used, and both the coherence metric (NPMI) and human evaluation confirmed the proposed method’s performance. In HDBSCAN, Hooshvare (RoBERTa) yielded the best coherence, while ParsBERT excelled in human evaluation. In K-Means, Paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 performed best in terms of coherence and LaBSE in human evaluation. The superiority of K-Means over HDBSCAN was also verified. Furthermore, using the Asre Iran and Tasnim datasets separately, the proposed method was compared with non-negative matrix factorization, latent Dirichlet allocation, and latent semantic analysis, with results demonstrating its outstanding performance. | ||
| کلیدواژه‌ها [English] | ||
| Topic Extraction, LSA, LDA, NMF, BERTopic, Persian Texts | ||
| مراجع | ||
|
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1 |
||