Context-Aware Clustering using Large Language Models

📄 arXiv: 2405.00988v1 📥 PDF

作者: Sindhu Tipirneni, Ravinarayana Adkathimar, Nurendra Choudhary, Gaurush Hiranandani, Rana Ali Amjad, Vassilis N. Ioannidis, Changhe Yuan, Chandan K. Reddy

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-05-02

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出CACTUS，利用开源LLM和上下文感知机制进行高效的监督文本聚类。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本聚类 大型语言模型 监督学习 上下文感知 三元组损失

📋 核心要点

  1. 现有文本聚类方法难以有效捕捉实体子集提供的上下文信息，且缺乏专门为监督聚类设计的语言模型方法。
  2. CACTUS利用开源LLM，通过可扩展的实体间注意力机制捕获上下文，并设计了增强三元组损失函数进行监督聚类。
  3. 实验表明，CACTUS在电子商务查询和产品聚类数据集上显著优于现有无监督和监督基线，提升了聚类性能。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型(LLMs)在文本理解和生成方面取得了显著成功，但它们在文本聚类任务中的潜力仍未得到充分探索。我们观察到，强大的闭源LLM可以提供高质量的实体集聚类，但由于需要大量的计算能力和相关成本，因此不具备可扩展性。因此，我们提出CACTUS（Context-Aware ClusTering with aUgmented triplet losS），这是一种系统的方法，利用开源LLM对实体子集进行高效且有效的监督聚类，特别关注基于文本的实体。现有的文本聚类方法未能有效地捕捉实体子集提供的上下文。此外，尽管有几种基于语言建模的聚类方法，但很少有方法是为监督聚类任务设计的。本文介绍了一种使用LLM对实体子集进行聚类的新方法，通过可扩展的实体间注意力机制来捕获上下文。我们提出了一种为监督聚类量身定制的新型增强三元组损失函数，该函数解决了直接将三元组损失应用于此问题的固有挑战。此外，我们引入了一种基于文本增强技术的自监督聚类任务，以提高我们模型的泛化能力。为了进行评估，我们从闭源LLM收集ground truth聚类，并将这些知识转移到监督聚类框架下的开源LLM，从而使更快、更便宜的开源模型能够执行相同的任务。在各种电子商务查询和产品聚类数据集上的实验表明，我们提出的方法在各种外部聚类评估指标下，显著优于现有的无监督和监督基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本聚类任务中，现有方法无法有效利用实体子集上下文信息的问题。现有方法，特别是基于闭源LLM的方法，虽然聚类效果好，但计算成本高昂，难以扩展。此外，现有的基于语言模型的聚类方法很少针对监督聚类任务进行优化。

核心思路：论文的核心思路是利用开源LLM，通过引入上下文感知机制，实现高效且有效的监督文本聚类。通过学习实体间的关系，模型能够更好地理解实体间的相似性和差异性，从而提高聚类质量。同时，采用监督学习的方式，可以利用已有的标注数据，加速模型的训练和优化。

技术框架：CACTUS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 实体嵌入模块：利用开源LLM将文本实体转换为向量表示。2) 上下文感知模块：通过可扩展的实体间注意力机制，学习实体间的关系，捕捉上下文信息。3) 聚类模块：基于学习到的实体表示和上下文信息，进行聚类。4) 损失函数模块：采用增强三元组损失函数，优化聚类结果。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了上下文感知的聚类方法，能够有效利用实体子集的上下文信息。2) 设计了增强三元组损失函数，专门针对监督聚类任务进行优化，解决了直接应用三元组损失的挑战。3) 引入了基于文本增强技术的自监督聚类任务，提高模型的泛化能力。

关键设计：增强三元组损失函数是关键设计之一。传统的三元组损失在监督聚类中可能存在问题，因为正样本和负样本的选择可能不够有效。论文提出的增强三元组损失通过引入额外的约束，使得模型能够更好地学习实体间的相似性和差异性。此外，可扩展的实体间注意力机制也是关键设计，它允许模型在处理大规模实体集时，仍然能够有效地捕捉上下文信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CACTUS在各种电子商务查询和产品聚类数据集上，显著优于现有的无监督和监督基线。具体来说，CACTUS在多个外部聚类评估指标上取得了显著提升，证明了其有效性和优越性。通过将知识从闭源LLM转移到开源LLM，CACTUS实现了在保证聚类质量的同时，降低了计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电子商务、信息检索、社交媒体分析等领域。例如，在电子商务中，可以用于自动聚类产品或查询，提高搜索效率和推荐质量。在社交媒体分析中，可以用于识别话题和社群，帮助理解用户行为和舆情趋势。该方法降低了对昂贵闭源LLM的依赖，使得更多组织能够利用LLM进行文本聚类。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable success of Large Language Models (LLMs) in text understanding and generation, their potential for text clustering tasks remains underexplored. We observed that powerful closed-source LLMs provide good quality clusterings of entity sets but are not scalable due to the massive compute power required and the associated costs. Thus, we propose CACTUS (Context-Aware ClusTering with aUgmented triplet losS), a systematic approach that leverages open-source LLMs for efficient and effective supervised clustering of entity subsets, particularly focusing on text-based entities. Existing text clustering methods fail to effectively capture the context provided by the entity subset. Moreover, though there are several language modeling based approaches for clustering, very few are designed for the task of supervised clustering. This paper introduces a novel approach towards clustering entity subsets using LLMs by capturing context via a scalable inter-entity attention mechanism. We propose a novel augmented triplet loss function tailored for supervised clustering, which addresses the inherent challenges of directly applying the triplet loss to this problem. Furthermore, we introduce a self-supervised clustering task based on text augmentation techniques to improve the generalization of our model. For evaluation, we collect ground truth clusterings from a closed-source LLM and transfer this knowledge to an open-source LLM under the supervised clustering framework, allowing a faster and cheaper open-source model to perform the same task. Experiments on various e-commerce query and product clustering datasets demonstrate that our proposed approach significantly outperforms existing unsupervised and supervised baselines under various external clustering evaluation metrics.