DEIM Forum 2023 4b-6-5

ニュースコメントに関する対照学習を用いたニュースの潜在的な関係性の可視化
高橋陸†

牛尼 剛聡††† 九州大学大学院芸術工学府 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原４丁目９−１†† 九州大学大学院芸術工学研究院 〒 815-8540 福岡県福岡市南区塩原４丁目９−１
E-mail: †takahashi.riku.110@s.kyushu-u.ac.jp, ††ushiama@design.kyushu-u.ac.jp
あらまし

近年 SNS の普及に伴い，ニュースに関する情報収集の際に SNS 投稿は重要な役割を果たすことがある．

SNS を用いた情報収集では，ニュース記事のみからでは得られない情報や多様な視点からの意見を得ることができる．
本論文では，SNS 上に投稿されたニュース記事とそれに対するコメントに着目し，Sentence-BERT による対照学習を用いてニュースとコメント間の関係の学習を行う．その後，学習済みモデルによりニュースに対するコメントをもとにした文章ベクトルを生成し，ニュース記事本文からでは推察することの難しいニュース間の潜在的な関連性を可視化する手法を提案する．本手法では，SNS におけるリプライ機能を利用する．リプライ関係に基づき，関連性の高い投稿から生成した文章ベクトルにおいてベクトル間の類似度が高くなるよう学習を行うことで，異なるニュースにまたがる類似コメントを明らかにし、情報収集の支援を実現する．
キーワード SNS, ニュース, ユーザ支援, 機械学習，可視化
ニュースとの関連といった情報は少ない．そのため，ニュース

1 はじめに近年，個人が手軽に情報を発信できる SNS(Social Network-ing Service) の普及に伴い，Twitter や Instagram など，多くの SNS で様々なトピックに関する投稿が行われている．SNS上ではユーザがいつでも，どこでも簡単に文章を投稿できることから，多様なトピックに対する個人の意見や反応が多く存在する．また，SNS 上にはテレビ局や新聞社などの報道機関も取材などで得た情報をニュース記事として投稿しており，以上のことから，SNS は情報収集の手段として用いられることが多くなってきている．
情報収集における SNS の利用に関して，新聞通信調査会による「第 13 回メディアに関する全国世論調査」[1] によると，インターネットは情報源としての信頼度は新聞やテレビに劣る一方で，情報源として最も欠かせないメディアとして支持されている．また，NTT ドコモのモバイル社会研究所による「週１回以上アクセスして日常的に生活情報を得ているメディア」に関する調査 [2] では，10 代 20 代においてソーシャルメディアの情報収集としての利用率ははテレビや新聞による情報収集の割合を上回っており，特に若い世代を中心に SNS が情報源として広く利用されていることが分かる．

SNS を情報収集に用いることで，ユーザは多様な視点からの反応や意見を得ることが可能である．一方で，SNS 上に存在する情報はトピックごとや関連する内容に関して整理されておらず，特定のトピックに関する情報を網羅的に取得することは困難である．また，SNS 上に投稿されたニュース記事では、ニュースの詳細情報が記載されている一方で，因果関係や他の間の関蓮性の判断は，現時点ではユーザ個人の持つ知識や経験に依存している．
現在，ユーザが SNS を用いてニュースに関する情報収集を行う際に一般的に用いられている方法は，対象とするニュースに関する代表的なキーワードを用いたキーワード検索である．
キーワード検索では，対象とするニュースに対してユーザが関係があると考える単語や，知りたい内容についてのキーワードをクエリとして投稿を検索する．例えば，新型コロナウイルスに関する情報を探す際には，「コロナ」や「感染状況」，「ワクチン」といった単語がクエリとして用いられることが多い．しかし，一般的に対象のニュースにおいて，そのニュースに関するSNS 投稿の全てに必ず含まれるような単語は存在しない．したがって，単一のキーワードを用いた検索では，ユーザが欲しい情報が十分に得られないことが多く，情報を網羅的に集めるにはキーワードを変えて何度も検索を行う必要がある．

SNS 上にニュース記事が投稿される場合，一般的にニュース記事本文ではニュースに関する詳細情報が述べられる．一方で，ニュース記事本文には，ニュースとなる事柄が起こった経緯や他のニュースとの関係が分かる内容は少ないことから，単一のニュース記事から得られる情報から他のニュースとの関係を推察することは難しい．ここで，物価高騰に関するニュースを具体例として挙げる．物価高騰を扱ったニュース記事の本文では，現在の物価について過去のデータとの比較などが行われているが，なぜ物価高騰が起こっているのかについて十分に説明されていない．物価高騰の背景について，ウクライナにおける戦争の影響や日本の金融政策その年の気候など様々な要因が考えられる一方，こうしたトピックと物価高騰との関係について直接言及している情報は少なく，従来のキーワード検索では特定の

2. 1 ニュース理解支援に関する研究

トピックに関する情報は取得できる一方で，複数のトピックに

神谷 [3] らは，ウェブ上から社会問題に関連する情報を抽出

またがるような話題，関係性について調べる際には適していなする手法を提案している．この手法では，対象とするウェブ上い．現在，こうしたニュース間の関係性の判断は各ユーザが持のテキストに対して，それが社会問題に関連する内容であるかつ経験や知識に委ねられており，SNS を用いた情報収集においを判断し，関連する社会問題に分類している．この手法では，ても解決できていない．

日本語 wikipedia 中の，社会問題に関する記事を教師データと以上の問題点から，現状では SNS を情報源として有効に活用できているとは言い難い．

して，自然言語処理の代表的な機械学習モデルの一つであるBERT [4] を用いたテキスト分類モデルを構築している．この手法では，対象とするテキストが社会問題に関連するか否かを判定した後に，どの社会問題に関連するかを分類している．評
価実験では，社会問題であるか否かの判定に関しては良い結果が得られなかった一方で，社会問題であると判定された記事を分類するタスクでは高い精度であった．
この手法では，社会問題との関係が明示的に示されていないテキストを，社会問題に分類するという点が本研究の提案手法と類似している．しかし，本論文の提案手法では SNS 上の投図1

潜在的なニュースの関係性

本研究では、代表的な SNS の一つである Twitter を用いて，Twitter 上に投稿されたニュース記事とそれに対するリプライの関係に着目する．SNS 上に存在する投稿を利用し，機械学習を用いてニュースとニュースに対するコメントの関係を学習する．その後，学習したモデルを用いてニュースやリプライの文書ベクトルを生成し，各ニュースや投稿の関係性を可視化することでユーザが情報収集を行う際の支援とすることを目的とする．

稿を学習データとして用いるため，Wikipedia に掲載されていないニュースに関しても対応可能である．

2. 2 文書の特徴抽出に関する研究
大倉 [5] らは，ニュース記事に対する関連記事を判定するためのキーフレーズ抽出方法を提案している．この手法では，記事内容の特徴を捉え，かつ同一トピック内で広く使用されるフレーズを抽出するために，記事内での単語の出現頻度と類似記事における出現数からフレーズを抽出し，RNN [6] を用いて学習を行うことで関連記事を判定するためのキーフレーズを抽出している．

本研究の貢献は，以下の通りである．

この手法では，文章中に現れるフレーズを用いて機械学習モ

Sentence-BERT を用いて 2 文間の関係を学習

デルに類似記事の学習を行っている．関連する記事を得るといすることにより，単純な文章の類似性に寄らないニューう点で本研究の目的を類似している．しかし，本研究では SNSスや SNS 投稿の反応を考慮した文書ベクトルを生成

投稿を用いて間接的にニュース記事間の関係性を求めるため，する．

記事中に含まれるフレーズに関係なくニュース記事の特徴を抽••ニュース自体の内容だけでなく SNS における出するという点で異なる．

コメントを利用し，ニュースに対する反応という観点からニュースの特徴を抽出する事で，SNS による情報収集を支援する．

3 提案手法
本論文では，入力として用いる文章間の関係性を学習する

本論文の構成は以下のようになっている．第 2 章では，関連ため，代表的な自然言語処理モデルである BERT [4]，およ研究の紹介を行う．第 3 章では，提案手法について述べる．第び BERT を文書ベクトルの生成に関して改良したモデルであ4 章では，提案手法の有効性を評価するための実験内容についる Sentence-BERT [7] を用いる．BERT を用いる理由として，て述べ，実験結果について述べる．第 6 章では，まとめと今後ニュースの理解支援のための「エアリプ」ツイート抽出 [8] にの課題について述べる．

おけるニュースに関する代表的なキーワードを含まない投稿のSentence-BERT を用いて 2 文間の関係を学習することによ

抽出において，他のモデルと比較して高い精度が得られたためり，単純な文章の類似性に寄らないニュースや SNS 投稿の反である．Sentence-BERT は図１に示す様に，入力として与え応を考慮した文書ベクトルを生成する．

られた二つの文章をそれぞれベクトル化し，文書ベクトルの類似性や関係性を学習することで，文章間の関係を文書ベクトル

2 関連研究に反映するモデルである．Sentence-BERT は通常，2 つの類似した内容の文章を入力として用い，それぞれの文章のベクト

これまでにも，文章の特徴から，機械学習を用いて関連する情報を抽出する手法が提案されている．ここでは，それらの手法のうち，提案手法に関連する手法について述べる．

ルがベクトル空間上で近い位置になるよう学習を行うことで，類似文章検索などのタスクに用いられる．本研究では，入力文として SNS に投稿されたニュース記事の見出し部分と，それベクトル空間上で近い位置に存在するよう学習を行い，リプラに対して行われたリプライを用いる．関係のある二つの文章のイ関係が存在しない場合はベクトル空間上の位置が遠ざかるよ

ベクトルがベクトル空間上で近くなるよう学習を行うことで，うに学習を行う．学習を行なったモデルによりニュースコメン

ニュースと SNS 投稿の関係性や投稿同士の関係性からニュートの文章ベクトルを生成する事で，ニュース内容とコメント内スに対する SNS 上の反応の特徴を抽出する．

容を考慮した文章ベクトルを生成する．

図4

ニュース-コメントモデルの学習

3. 1. 2 コメント-コメントモデル
図 2 Sentence-BERT の学習

次に，コメント-コメントモデルについて説明する．このモデ
ルでは，ニュースコメント同士の関係からデータセットを作成

本研究では，ニュースコメントを用いた機械学習を行うことする．学習に用いるデータセットは，Twitter のリプライ機能で，ニュース間における潜在的な関係性を可視化する手法を提に基づき同一のニュースに対するコメントか否かのラベル付け案する．本章では提案手法について，学習・ベクトル生成の手を行う．

法と可視化の手法の２つに分けて紹介する．

3. 1 ニュース記事およびニュースコメントを用いた文章間の関係性学習
本研究では，Sentence-BERT を用いて以下の２つのモデルの学習を行う．

•ニュース-コメントモデル•コメント-コメントモデル

3. 1. 1 ニュース-コメントモデル
ニュース-コメントモデルについて，このモデルではニュース記事およびニュースコメントを入力とする．Twitter API を用いて，報道機関により投稿されたニュース記事とそれに対するリプライを収集し，Twitter のリプライ機能で明示されたリプライ関係の有無に基づき，ラベルを付与する事でデータセットを作成する．

図5

コメント-コメント

データセットモデルの学習では，２つのニュースコメントを入力とし，入力が同一のニュースに対するコメントである場合はその文章ベクトルがベクトル空間上で近くなり，異なるニュースに対するコメントの場合はベクトル空間上の位置が遠くなるように学習を行う．このモデルでは，コメント同士の関連性の学習からニュース内容に依存しないニュースコメント間の類似性を考慮した文章ベクトルを生成することを目的とする．

3. 2 潜在的なニュース間の関係の可視化
各モデルにより生成したニュースコメントの文章ベクトルを用いる事で，ニュース記事のみでは得ることの難しい，潜在的
図3

ニュース-コメント

データセットモデルの学習では，リプライ関係が存在する場合は入力されたニュース記事タイトルとニュースコメントの文章ベクトルがなニュース間の関係を可視化する．本研究では，BERT またはSentence-BERT により生成された 768 次元の文章ベクトルに対し，t-SNE [9] を用いる事で２次元に変換する．t-SNE を用いることで，Sentence-BERT により生成された 768 次元の文

章ベクトルを 2 次元に変換する際に，各ベクトル間の距離の情とで，ニュースコメントとニュース記事間の関係の有無の判定報を保ちつつ次元圧縮が可能である．その後，２次元に変換しの精度を調べた．また，提案手法による二ュース内容とコメンたニュースコメントの文章ベクトルとニュースコメント本文かト内容を考慮した文章ベクトルの生成について，ニュースコメらデータベースを作成し，このデータベースを基にニュース記ントの文章ベクトルから各ニュース記事との類似度を求め，類事ごとに色分けされた散布図を作成する．散布図上からユーザ似度の Top k 内に正解のニュースが含まれるかどうかを調べるが気になるデータ点を選択することで，各ニュースにおける代事で評価を行なった．最後に，Sentence-BERT によって生成表的なコメントやニュース間の境界に位置するコメントを参照された 768 次元の文章ベクトルに対し，ニュースコメントが行する．

われたニュースごとに DBSCAN を行った．距離 8 以内，クラスタを構成する最小データ数を 30 として DBSCAN を行うことで，各ニュースに対するコメントに含まれるニュース理解の参考にならないようなノイズコメントの除去を行った．その後，t-SNE を用いて次元削減を行うことで 2 次元に変換し，散布図に可視化することで各ニュース間の関係について分析した．
また，比較手法として BERT モデルを用いた．このモデル
では，リプライ関係に基づきニュースコメントを入力，ニュース記事を正解ラベルとして分類タスクを行い，その後，学習を行なった BERT モデルの最終層の cls トークンを用いて文章ベクトルを生成した．
データセットとして，本研究では代表的な SNS の一つであ
図6

コメント-コメントデータセット

る Twitter を用いた．Twitter API を利用して，投稿されたニュース記事 16 件と各ニュースに対するニュースコメントの取得を行った．図 3，5 に示すように，取得したニュース記事とコメントについて，Twitter のリプライ機能で関係が明示されたニュース記事とニュースコメントには関連性が存在するとし，リプライとして関連が明示されていない投稿間には関連性が存在しないとしてラベル付けを行い，データセットを作成した．データセットの正例と負例の数は 1:1 とし，合計 14282 件のデータセットを作成した．
表1

データセットに用いたニュース一覧

ニュース記事見出し
図7

コメント-コメントモデルの学習

岸田首相は当初は積極的に取材に応じる姿勢を示していたが...
先進 7 カ国 7 は 49 日オンラインで首脳会議を開きロシア産石油...
日経平均株価は先週末の終値より 684 円安い 2 万 6319 円 34 銭で...
新型コロナウイルスの水際対策について緩和すべきと思う人...
財務省は 10 日税収で将来返済する必要がある国の借金長期債...
新型コロナウイルスについて東京都は 8 日新たに 4711 人の感...
東京都医師会は 101 日午後に行われた定例会見で段階的に感染...
小池氏、今度は「神宮外苑再開発」で樹齢 100 年の樹木を約 1000...
ロシアの国連代表部に勤務してきた露外交官、ボリス...

図 8 t-SNE による文章ベクトルの変換

近年、「体育座り」は子供の体に負担がかかるとの指摘があり...
マイナンバーカードと健康保険証の機能を併せ持つ「マイナ保険...
国民審査

4 評価実験

在外の日本人が投票できないのは違憲

最高裁判決

東京都は、一戸建て住宅を含む都内の新築建物に、太陽光パネル...
「他意はなく、不用意な発言だった。心からおわびしたい」と...

4. 1 実 験 方 法
本実験では提案手法を用いて，ニュース-コメント，コメン性行為伴うＡＶ禁止する法制定を別途検討

立憲民主党が方針【誤送金問題】「約 4299 万円を法的に確保した」阿武町長が会見...

ト-コメント，BERT の３つのモデルに関して，同一のデータセットにより学習を行ない，ニュースコメントの文章ベクトルを生成した．各モデルに対する評価として，ニュースコメントの文章ベクトルと学習に用いた各ニュース記事タイトルの文章ベクトルの類似度を計算し，類似度に対して閾値を設定するこ

4. 2 ニュース-コメント
注目するニュース記事に関して，リプライ機能で関係が明示されているニュースコメントはニュース記事との関連性が存在するとし，異なるニュース記事に対するコメントとには関連類似度が最も高いニュースを関連ニュースとした．この結果か性が存在しないとして，Sentence-BERT の入力として用いる

ら，ニュース-コメントモデルではニュース内容が類似しているデータセットを作成した．このデータセットを用いてニュースニュースが類似度が高くなっており，ニュース内容を考慮した記事とニュースコメントの関係について学習を行い，学習したニュースコメントのベクトル生成が出来ていると考えられる．

モデルを用いてニュースコメントとニュース記事タイトルの文一方で，コメント-コメントモデルではニュース-コメントモデ書ベクトルを生成した．その後，ニュースコメントと各ニュールと比較するとニュース内容の関連性を正しく学習できている

ス記事タイトルとの類似度を計算し，2 文間の関係性の有無のとは言えない．これは，コメント−コメントモデルではモデル判定とニュースコメントのニュース記事への分類を行った．最の学習はコメント同士で行っており，ニュース内容が含まれな後に t-SNE を用いて文書ベクトルを 2 次元にすることで可視いためであると考えられる．
続いて，入力に用いた文章間の関係を学習したモデルによ化を行った．

4. 3 コメント-コメント
同一のニュース記事に対するコメント間には関係があるとし、異なるニュースに対するコメント間には関係が存在しないとしてデータセットを作成した．作成したデータセットを用いて各ニュースに対する Twitter 上の反応に関してモデルの学習を行る文書ベクトルを散布図に可視化した図について確認する．

Sentence-BERT 及び BERT による文書ベクトルは 768 次元で表現されており，これを散布図にプロットするにあたってt-SNE を用いて 2 次元にベクトルを変換した．また，リプライとニュースの分類を行った BERT による文書ベクトルは最終層の CLS トークン部分を用いた．

い，学習したモデルを用いてニュースコメントとニュース記事タイトルの文書ベクトルを生成した．その後，ニュースコメン
トと各ニュース記事タイトルとの類似度を計算し，2 文間の関係性有無の判定とニュースコメントの分類を行い，t- SNE を用いて文書ベクトルを 2 次元にすることで可視化を行った．

4. 4 結果

図9

文章ベクトルの可視化の流れ（DBSCAN なし）

図 10

文章ベクトルの可視化の流れ（DBSCAN 適用）

学習したモデルがニュースコメントの関係性を正しく学習できているかを調べるため，ニュースコメントの文章ベクトルを用いて類似度を計算した．ニュースコメント間の関係性の判定
では，求めた 2 文間の類似度に対して閾値を設定することにより 2 文間の関係の有無を判定した．図 9 より，ランダムに選ばれた２つのニュースコメントが同じニュースに属するものであ
るか同課の判定では，ニュース記事のタイトルとニュースコメントの関係を学習したモデルが最も精度が高く，ニュースコメント同士の関係を学習したモデルにおいても一定の精度が得られたことが分かる．
次に，ニュースコメントからそのコメントが属するニュースの予測を行った．ニュースコメントから生成した文章ベクトルに対して各ニュースのタイトルから生成した文章ベクトルとの類似度を求め，その類似度 top k に正解のニュースが存在するかを調査した．図 10 を見ると，ニュース-コメントの学習を行ったモデルでは，ニュースコメントと正解ニュースとの類似度が高く，予測できていることが分かる．一方で，コメント同士の学習を行ったモデルでは正確な予測は難しいことが分かった．また，表 2 に示す BERT によるニュースコメントのニュース記事への分類精度と比較すると，提案手法によるニュースコメントからコメントが属するニュースの予測の精度は低い結果となった．
表３，表４はニュース-コメントモデル，コメント-コメントモデルそれぞれにおいて，各ニュースが他のどのニュースとの関連性が高いかを示したものである．各ニュースに対するニュースコメントから文章ベクトルを生成し，ニュースごとのニュースコメントの平均ベクトルから類似度を比較することで，図 11〜13 は各ニュースに対するコメントの文章ベクトルを，t-SNE を用いて 2 次元に変換し散布図にしたものである．図 11から，ニュース記事のタイトルとそれに対するコメントの関係を学習したモデルでは，内容の類似したニュースに対するコメントの文書ベクトルが近くに現れており，投稿の文章ベクトルにニュースの内容を含んでいるといえる．一方で，図 12 を見ると，ニュースコメント同士の関係を学習したモデルによる文章ベクトルでは，ニュースの内容は考慮されておらず，ニュースに対する純粋な SNS 上の反応の類似性を表している．図 13の BERT による文章ベクトルでは，Sentence-BERT を用いた場合と比べ，ニュースごとに SNS 投稿の文書ベクトルの分布が固まっていることが分かる一方，各ニュース記事間の接面がはっきりせず独立していることから，BERT を用いた分類タス
クによる文章ベクトルの生成では，ニュース間の関係やコメントの類似性は考慮されておらず，本論文の目的には合わない結果となった．

4. 5 考察

実験結果より，提案手法によりニュースの内容を考慮した文書ベクトルとニュースに対する SNS 上の反応を特徴を表す文書ベクトルを生成できたと考える．一方で，リプライの文書ベクトルからニュースを予測するタスクでは，リプライ同士の学習を行ったモデルでは精度が低い結果となった．これは，リプライにはニュースの内容が含まれているとは限らず，生成した文書ベクトルにはニュースの内容が含まれていないためだと考えられる．また，表 3，4 に示したように，ニュースの予測ではなく関係性の強弱を求める場合では 2 つのモデルで似た結果となっていることから，それぞれのモデルにおいてニュースごとの特徴を学習できていると考えられる．
表 2 BERT によるリプライのニュース分類

val acc

図 13

文章ベクトルの可視化（ニュース-リプライ）

図 14

文章ベクトルの可視化（リプライ-リプライ）

test acc

BERT 0.734375 0.7058

図 11

二つの文章間の類似度による関係性有無の判定

図 12

リプライとニュースの予測精度

図 15

文章ベクトルの可視化（BERT）

表3

類似度の最も高いニュースの例（ニュース-リプライ）

ニュース

類似度の最も高いニュース

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表4

性行為伴うＡＶ禁止する法制定を別途検討

立憲民主党が方針

類似度の最も高いニュースの例（リプライ-リプライ）

ニュース

類似度の最も高いニュース

岸田首相は当初は積極的に取材に応じる姿勢を示していたが...

「他意はなく、不用意な発言だった。心からおわびしたい」と...

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5 おわりに
本論文では，ニュース記事の内容を考慮した文書ベクトルの生成と，ニュースに対する SNS 上の反応の特徴を埋め込んだ文書ベクトルを生成する手法を提案した．実験の結果から，Sentence-BERT を用いて，ニュースと SNS 投稿の関係性を学習することで，SNS 上に投稿されたニュース記事の特徴を，SNS 投稿を用いて間接的に抽出可能であることが示された．今後の課題として，生成された文書ベクトルから，各ニュース同士の境界における SNS 投稿の内容の確認や，代表的な SNS 投稿の抽出を行うことで，より良いニュースの理解支援の実現を目指す．また，Sentence-BERT を用いた手法では，入力された文章のベクトルから，類似度を計算することで関連性の有無の判定を行う．そのため，学習に用いていないニュースに対しても対応できる可能性があると考えられる．今後は，より大規模な学習を行った際の，未知のニュースに対する文書ベクトルの生成と分類精度などの調査を行いたいと考えている。

謝辞

本研究は JSPS 科研費 19H04219 の助成を受けたものです．
文献[1] 新聞通信調査会. 第 13 回メディアに関する全国世論調査.
[2] NTT ドコモモバイル社会研究所. 2021 年一般向けモバイル動立憲民主党が方針

向調査.
[3] 神谷晃, 長谷川徳賢, 白松俊. 市民協働のための web 記事上の社会問題の自動タグ付けと関連事例抽出手法. 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020.
[4] Devlin Jacob, Chang Ming-Wei, Lee Kenton, Toutanova
Kristina. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In arXiv preprint
arXiv:1810.04805, 2018.
[5] 大倉俊平, 小野真吾. 関連記事判定のためのニュース記事キーフレーズ抽出.
[6] Williams Ronald J, Zipser David. A learning algorithm
for continually running fully recurrent neural networks. In
Neural computation, 第 1 巻, pp. 270–280. MIT Press One
Rogers Street, Cambridge, MA 02142-1209, USA journalsinfo …, 1989.
[7] Nils Reimers, Iryna Gurevych. Sentence-bert: Sentence embeddings using siamese bert-networks.
[8] 高橋陸, 牛尼剛聡. ニュースの理解支援のための「エアリプ」ツイート抽出. In DEIM Forum 2022 B24-1, 2022.
[9] Laurens van der Maaten, Geoﬀrey Hinton. Viualizing datausing t-sne. In Journal of Machine Learning Research9(2605), pp. 2579–2605, 2008.