論文の概要: On consistency scores in text data with an implementation in R

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05225v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 17:37:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 11:16:46.416768
• Title: On consistency scores in text data with an implementation in R
• Title（参考訳）: Rの実装によるテキストデータの一貫性スコアについて
• Authors: Ke-Li Chiu and Rohan Alexander
• Abstract要約: pdfから抽出したテキストをn-gramモデルを用いて再現可能なクリーニング処理を行う。 提案手法は,従来のテキストを刺激として用いたこれらのモデルから生成された,あるいは予想されるテキストと比較する。 この過程を導くために、モデルによって期待されるテキストの割合を指す一貫性スコアの概念を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a reproducible cleaning process for the text extracted from PDFs using n-gram models. Our approach compares the originally extracted text with the text generated from, or expected by, these models using earlier text as stimulus. To guide this process, we introduce the notion of a consistency score, which refers to the proportion of text that is expected by the model. This is used to monitor changes during the cleaning process, and across different corpuses. We illustrate our process on text from the book Jane Eyre and introduce both a Shiny application and an R package to make our process easier for others to adopt.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,n-gramモデルを用いてPDFから抽出したテキストの再現可能なクリーニングプロセスを提案する。 提案手法は,従来のテキストを刺激として用いたこれらのモデルから生成された,あるいは予想されるテキストと比較する。 このプロセスを導くために,モデルが期待するテキストの割合を示す一貫性スコアの概念を導入する。 これは、クリーニングプロセス中、および異なるコーパス間での変化を監視するために使用される。 私たちは、Jane Eyreという本からテキストでプロセスを説明し、S ShinyアプリケーションとRパッケージの両方を導入して、プロセスを他の人が簡単に採用できるようにします。

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