論文の概要: Generalized Word Shift Graphs: A Method for Visualizing and Explaining Pairwise Comparisons Between Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02250v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 17:27:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:39:15.081350
• Title: Generalized Word Shift Graphs: A Method for Visualizing and Explaining Pairwise Comparisons Between Texts
• Title（参考訳）: 一般化された単語シフトグラフ:テキスト間のペアワイズ比較の可視化と説明方法
• Authors: Ryan J. Gallagher, Morgan R. Frank, Lewis Mitchell, Aaron J. Schwartz, Andrew J. Reagan, Christopher M. Danforth, Peter Sheridan Dodds
• Abstract要約: 計算テキスト分析における一般的な課題は、2つのコーパスが単語頻度、感情、情報内容などの測定によってどのように異なるかを定量化することである。 一般化された単語シフトグラフを導入し、個々の単語が2つのテキスト間の変動にどのように貢献するかを意味的かつ解釈可能な要約を生成する。 このフレームワークは、相対周波数、辞書スコア、Kulback-LeiblerやJensen-Shannonの発散といったエントロピーに基づく測度など、テキストの比較によく使われる多くのアプローチを自然に含んでいることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15833270109954134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common task in computational text analyses is to quantify how two corpora differ according to a measurement like word frequency, sentiment, or information content. However, collapsing the texts' rich stories into a single number is often conceptually perilous, and it is difficult to confidently interpret interesting or unexpected textual patterns without looming concerns about data artifacts or measurement validity. To better capture fine-grained differences between texts, we introduce generalized word shift graphs, visualizations which yield a meaningful and interpretable summary of how individual words contribute to the variation between two texts for any measure that can be formulated as a weighted average. We show that this framework naturally encompasses many of the most commonly used approaches for comparing texts, including relative frequencies, dictionary scores, and entropy-based measures like the Kullback-Leibler and Jensen-Shannon divergences. Through several case studies, we demonstrate how generalized word shift graphs can be flexibly applied across domains for diagnostic investigation, hypothesis generation, and substantive interpretation. By providing a detailed lens into textual shifts between corpora, generalized word shift graphs help computational social scientists, digital humanists, and other text analysis practitioners fashion more robust scientific narratives.
• Abstract（参考訳）: 計算テキスト分析における一般的な課題は、2つのコーパスが単語頻度、感情、情報内容などの測定によってどのように異なるかを定量化することである。 しかし、テキストのリッチストーリーを1つの数字に分解することは、しばしば概念的に危険であり、データアーティファクトや測定の有効性を心配することなく、興味深いまたは予期せぬテキストパターンを自信を持って解釈することは困難である。 テキスト間の微妙な違いをより正確に把握するために、一般化された単語シフトグラフを導入し、個々の単語が重み付き平均として定式化できる測度に対して2つのテキスト間の変動にどのように貢献するかを意味的かつ解釈可能な要約を生成する。 このフレームワークは、相対周波数、辞書スコア、およびkullback-leiblerやjensen-shannon divergencesのようなエントロピーに基づく尺度など、テキストを比較するためによく使われる多くの手法を自然に包含している。 いくつかのケーススタディを通じて, 一般化された単語シフトグラフが, 診断調査, 仮説生成, 従属解釈において, ドメイン間で柔軟に適用可能であることを実証する。 コーパス間のテキストシフトに詳細なレンズを提供することで、一般化されたワードシフトグラフは、計算社会科学者、デジタルヒューマニスト、その他のテキスト分析実践者がより堅牢な科学的物語を作るのに役立つ。

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