論文の概要: Term-community-based topic detection with variable resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13550v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 01:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:43:14.584209
• Title: Term-community-based topic detection with variable resolution
• Title（参考訳）: 可変分解能を用いた用語コミュニティに基づく話題検出
• Authors: Andreas Hamm and Simon Odrowski (German Aerospace Center DLR)
• Abstract要約: 巨大なテキストコレクションにおけるトピック検出のためのネットワークベースの手順は、確率的トピックモデルの直感的な代替手段を提供する。 ドメインの専門家の要求を念頭に置いて特別に設計された手法を紹介します。 本手法の適用を一般ニュース記事のコーパスで実証し,詳細な社会科学専門家評価の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Network-based procedures for topic detection in huge text collections offer an intuitive alternative to probabilistic topic models. We present in detail a method that is especially designed with the requirements of domain experts in mind. Like similar methods, it employs community detection in term co-occurrence graphs, but it is enhanced by including a resolution parameter that can be used for changing the targeted topic granularity. We also establish a term ranking and use semantic word-embedding for presenting term communities in a way that facilitates their interpretation. We demonstrate the application of our method with a widely used corpus of general news articles and show the results of detailed social-sciences expert evaluations of detected topics at various resolutions. A comparison with topics detected by Latent Dirichlet Allocation is also included. Finally, we discuss factors that influence topic interpretation.
• Abstract（参考訳）: 巨大なテキストコレクションにおけるトピック検出のためのネットワークベースの手順は、確率的トピックモデルの直感的な代替手段を提供する。 我々は、特にドメインエキスパートの要求を念頭に置いて設計された手法を詳細に提示する。 類似の手法と同様に、項共起グラフにおけるコミュニティ検出を用いるが、対象トピックの粒度を変更するために使用できる解決パラメータを含むことで拡張される。 また, 用語ランキングを確立し, 意味的単語埋め込みを用いて, 用語コミュニティの解釈を容易にする手法を提案する。 本手法を一般ニュース記事のコーパスとして広く活用し,様々な解像度で検出された話題の詳細な社会科学専門家による評価結果を示す。 Latent Dirichlet Allocationによって検出されたトピックとの比較も含んでいる。 最後に,話題の解釈に影響を与える要因について論じる。

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