論文の概要: Helping users discover perspectives: Enhancing opinion mining with joint topic models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12505v2
• Date: Wed, 28 Apr 2021 20:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 22:43:48.412087
• Title: Helping users discover perspectives: Enhancing opinion mining with joint topic models
• Title（参考訳）: 視点の発見を支援する:共同トピックモデルによる意見マイニングの強化
• Authors: Tim Draws, Jody Liu, Nava Tintarev
• Abstract要約: 本稿では,共同トピックモデリングによる意見マイニングの強化について考察する。 我々は,抽出された視点の人間の理解可能性を評価するユーザスタディにおいて,共同トピックモデル(TAM,JST,VODUM,LAM)を4つ評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2424255020469595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Support or opposition concerning a debated claim such as abortion should be legal can have different underlying reasons, which we call perspectives. This paper explores how opinion mining can be enhanced with joint topic modeling, to identify distinct perspectives within the topic, providing an informative overview from unstructured text. We evaluate four joint topic models (TAM, JST, VODUM, and LAM) in a user study assessing human understandability of the extracted perspectives. Based on the results, we conclude that joint topic models such as TAM can discover perspectives that align with human judgments. Moreover, our results suggest that users are not influenced by their pre-existing stance on the topic of abortion when interpreting the output of topic models.
• Abstract（参考訳）: 中絶のような議論された主張に対する支持または反対は合法であるべきであり、異なる根本的な理由を持ちうる。 本稿では、意見マイニングを共同トピックモデリングにより強化し、そのトピック内の異なる視点を識別し、非構造化テキストから情報的概要を提供する。 我々は,抽出された視点の人間の理解可能性を評価するユーザスタディにおいて,TAM,JST,VODUM,LAMの4つの共同トピックモデルを評価する。 その結果,TAMのような共同話題モデルでは,人間の判断と一致した視点が発見できることがわかった。 また,本研究の結果から,利用者は,中絶の話題に対する既往のスタンスに影響を受けないことが示唆された。

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