トピック別、感情別、またはその他？

従来のテキストクラスタリングの研究は主に文書をトピックでグループ化することに焦点を当ててきましたが、ユーザーが著者の気分、性別、年齢、または感情など、他の次元で文書をクラスタリングしたいと考える可能性もあります。ユーザーの意図を知らないクラスタリングアルゴリズムは、最も顕著な次元に沿って文書をグループ化するだけであり、それがユーザーの望むものとは限りません。この問題に対処するために、我々はユーザーのフィードバックをクラスタリングアルゴリズムに組み込む新しい方法を提案します。この方法により、ユーザーはわずかな単語を検査するだけで、データポイントをどの次元に沿ってクラスタリングしたいかを簡単に指定できます。これは、通常、文書のアノテーションや特徴空間のインタラクティブな構築に多くの労力を要する既存の方法とは異なります。我々は、いくつかの挑戦的な感情データセットにおいて我々の方法の実行可能性を示しています。