Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhance Topics Analysis based on Keywords Properties

論文の概要: Enhance Topics Analysis based on Keywords Properties

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04786v1
Date: Wed, 9 Mar 2022 15:10:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-10 21:51:48.618819
Title: Enhance Topics Analysis based on Keywords Properties
Title（参考訳）: キーワード特性に基づくエンハンストピック分析
Authors: Antonio Penta
Abstract要約: 本稿では,最も情報性の高いトピックを選択可能なキーワード特性に基づく特異度スコアを示す。実験では,最近の文献におけるコヒーレンススコアに基づいて,様々な要因のトピックモデリング結果を,解よりもはるかに低い情報損失で圧縮できることを示した。
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 Modelling is one of the most prevalent text analysis technique used to explore and retrieve collection of documents. The evaluation of the topic model algorithms is still a very challenging tasks due to the absence of gold-standard list of topics to compare against for every corpus. In this work, we present a specificity score based on keywords properties that is able to select the most informative topics. This approach helps the user to focus on the most informative topics. In the experiments, we show that we are able to compress the state-of-the-art topic modelling results of different factors with an information loss that is much lower than the solution based on the recent coherence score presented in literature.
Abstract（参考訳）: トピックモデリングは、ドキュメントのコレクションの探索と取得に使用される最も一般的なテキスト分析手法の1つである。トピックモデルアルゴリズムの評価は、各コーパスに対して比較すべきトピックのゴールドスタンダードリストがないため、依然として非常に難しい課題である。そこで本研究では,最も有意義なトピックを選択できるキーワード特性に基づく特異度スコアを提案する。このアプローチは、ユーザが最も有意義なトピックに集中するのに役立つ。実験では,文献に提示された最近のコヒーレンススコアに基づく解よりもはるかに低い情報損失により,異なる要因のトピックモデリング結果を圧縮できることを示した。

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