TopiCLEAR：文埋め込み表現のクラスタリングに基づくトピック抽出技術

ソーシャルメディア上の短文テキストから主要な話題（トピック）を自動的に抽出することは，社会の動向を把握する上で重要な分析技術の1つである．しかし，従来手法であるトピックモデルは，短文における語彙共起の乏しさにより性能が低下することが知られている．本研究では，Sentence-BERT(SBERT)により得られる文埋め込みをクラスタリングすることでトピック抽出を行う手法TopiCLEARを提案する．4つのデータセットを用いた評価により，提案手法TopiCLEARが人手でアノテートされたトピックと類似したトピックを抽出できることを示した．また，TweetTopicデータセットに適用することで，TopiCLEARが抽出したトピックの解釈性を検討した．