論文の概要: AI supported Topic Modeling using KNIME-Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09428v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 10:19:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 15:12:48.690348
• Title: AI supported Topic Modeling using KNIME-Workflows
• Title（参考訳）: KNIME-Workflowを用いたAIによるトピックモデリング
• Authors: Jamal Al Qundus, Silvio Peikert, Adrian Paschke
• Abstract要約: 本研究は、KNIMEワークフローにおける知識に基づくトピックモデリングサービスの実装に焦点を当てる。 DBPediaをベースとしたエンリッチメント手法の簡単な説明と評価と,エンリッチ化トピックモデルの比較評価について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Topic modeling algorithms traditionally model topics as list of weighted terms. These topic models can be used effectively to classify texts or to support text mining tasks such as text summarization or fact extraction. The general procedure relies on statistical analysis of term frequencies. The focus of this work is on the implementation of the knowledge-based topic modelling services in a KNIME workflow. A brief description and evaluation of the DBPedia-based enrichment approach and the comparative evaluation of enriched topic models will be outlined based on our previous work. DBpedia-Spotlight is used to identify entities in the input text and information from DBpedia is used to extend these entities. We provide a workflow developed in KNIME implementing this approach and perform a result comparison of topic modeling supported by knowledge base information to traditional LDA. This topic modeling approach allows semantic interpretation both by algorithms and by humans.
• Abstract（参考訳）: トピックモデリングアルゴリズムは伝統的に、重み付き項のリストとしてトピックをモデル化する。 これらのトピックモデルは、テキストを分類したり、テキスト要約や事実抽出などのテキストマイニングタスクをサポートするために効果的に使用できる。 一般的な手順は、項周波数の統計分析に依存する。 この作業の焦点は、KNIMEワークフローにおける知識に基づくトピックモデリングサービスの実装である。 dbpediaベースのエンリッチメントアプローチの概要と、エンリッチメントされたトピックモデルの比較評価を、これまでの研究に基づいて概説する。 DBpedia-Spotlightは入力テキスト内のエンティティを識別するために使用され、DBpediaからの情報はこれらのエンティティを拡張するために使用される。 このアプローチを実装したknimeが開発したワークフローを提供し,知識ベース情報によるトピックモデリングと従来のldaとの比較を行った。 このトピックモデリングアプローチは、アルゴリズムと人間の両方による意味解釈を可能にする。

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