HDBSCAN
HDBSCAN
BERTopicでは、HDBSCANアルゴリズムを使って、埋め込み空間上のドキュメントのクラスタリングを行います。これは、BERTopicのトピックモデリングプロセスにおける重要なステップの1つです。 HDBSCANは、Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noiseの略で、密度ベースのクラスタリングアルゴリズムです。以下のような特徴があります。
1. 密度の違いを考慮できる
HDBSCANは、密度の違いを考慮してクラスタリングを行うことができます。これにより、密度の高い領域と低い領域を自動的に分離し、よりコンパクトで意味のあるクラスタを見つけることができます。
2. ノイズに頑健
密度の低い領域にある点をノイズとして扱うことができるため、外れ値の影響を受けにくくなります。これは、トピックモデリングにおいて、無関係なドキュメントを適切に扱うために重要な性質です。
3. クラスタ数を指定する必要がない
多くのクラスタリング手法とは異なり、HDBSCANではクラスタ数を事前に指定する必要がありません。これは、最適なトピック数が不明な場合に特に有用です。
HDBSCANは、クラスタの階層構造を捉えることができます。これにより、トピックの粒度を調整し、より詳細なサブトピックを見つけることができる可能性があります。
BERTopicでは、このHDBSCANアルゴリズムを用いて、埋め込み空間上のドキュメントをクラスタリングし、各クラスタを1つのトピックに対応づけます。これにより、意味的に関連するドキュメントが同じトピックにまとめられ、より解釈可能なトピックモデルが得られます。
HDBSCANの特性を生かすことで、BERTopicは、ノイズに頑健で、密度の違いを考慮した、柔軟なトピック抽出を実現しているのです。