論文の概要: CompText: Visualizing, Comparing & Understanding Text Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13771v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 20:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-29 12:23:38.364179
• Title: CompText: Visualizing, Comparing & Understanding Text Corpus
• Title（参考訳）: CompText: テキストコーパスの可視化、比較、理解
• Authors: Suvi Varshney and Divjeet Singh Jas
• Abstract要約: 2つのコーパスに現れるすべての単語を比較するのではなく、感情に焦点を当てたコーパスを区別することを目的としている。 トピックのエントロピーや予期せぬ性質、偏在性も重要であると論じることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A common practice in Natural Language Processing (NLP) is to visualize the text corpus without reading through the entire literature, still grasping the central idea and key points described. For a long time, researchers focused on extracting topics from the text and visualizing them based on their relative significance in the corpus. However, recently, researchers started coming up with more complex systems that not only expose the topics of the corpus but also word closely related to the topic to give users a holistic view. These detailed visualizations spawned research on comparing text corpora based on their visualization. Topics are often compared to idealize the difference between corpora. However, to capture greater semantics from different corpora, researchers have started to compare texts based on the sentiment of the topics related to the text. Comparing the words carrying the most weightage, we can get an idea about the important topics for corpus. There are multiple existing texts comparing methods present that compare topics rather than sentiments but we feel that focusing on sentiment-carrying words would better compare the two corpora. Since only sentiments can explain the real feeling of the text and not just the topic, topics without sentiments are just nouns. We aim to differentiate the corpus with a focus on sentiment, as opposed to comparing all the words appearing in the two corpora. The rationale behind this is, that the two corpora do not many have identical words for side-by-side comparison, so comparing the sentiment words gives us an idea of how the corpora are appealing to the emotions of the reader. We can argue that the entropy or the unexpectedness and divergence of topics should also be of importance and help us to identify key pivot points and the importance of certain topics in the corpus alongside relative sentiment.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)における一般的な実践は、文献全体を読み通さずにテキストコーパスを視覚化し、中心となる考えや要点を把握させることである。 長い間、研究者はテキストからトピックを抽出し、コーパスにおける相対的な重要性に基づいて視覚化することに重点を置いてきた。 しかし最近、研究者たちは、コーパスのトピックを公開するだけでなく、そのトピックと密接に関連する言葉をユーザに全体像を与える、より複雑なシステムを考案し始めた。 これらの詳細な可視化は、その可視化に基づいてテキストコーパスを比較する研究を生み出した。 トピックはしばしばコーパスの違いを理想化するために比較される。 しかし、異なるコーパスからより大きな意味を捉えるために、研究者はテキストに関連する話題の感情に基づいてテキストを比較し始めた。 最も重みを持つ単語を比較することで、コーパスの重要なトピックについてアイデアを得ることができます。 感情よりもトピックを比較できる既存のテキスト比較方法が複数存在するが、感情を伝達する単語に注目する方が、この2つのコーパスを比較する方がよいと感じている。 感情だけがテキストの実際の感覚を説明することができるので、感情のない話題は名詞にすぎない。 2つのコーパスに現れるすべての単語を比較するのではなく、感情に焦点を当ててコーパスを区別することを目指している。 この背景にある理屈は、両コーパスが左右比較で同じ単語を多く持たないため、感情語の比較によって、コーパスが読者の感情にどのように訴えているかがわかるということである。 トピックのエントロピーや予期しない点や相違点も重要であり、相対的な感情とともにコーパスにおける重要なピボットポイントと特定のトピックの重要性を特定するのに役立ちます。

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