論文の概要: Automating the Information Extraction from Semi-Structured Interview Transcripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04819v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 13:53:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:53:40.001700
• Title: Automating the Information Extraction from Semi-Structured Interview Transcripts
• Title（参考訳）: 半構造化インタビュー文からの情報抽出の自動化
• Authors: Angelina Parfenova
• Abstract要約: 本稿では,半構造化面接書から情報を取り出す自動システムの開発と応用について検討する。 本稿では,研究者がインタビューデータのテーマ構造を効率的に処理し,視覚化できる,ユーザフレンドリーなソフトウェアプロトタイプを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the development and application of an automated system designed to extract information from semi-structured interview transcripts. Given the labor-intensive nature of traditional qualitative analysis methods, such as coding, there exists a significant demand for tools that can facilitate the analysis process. Our research investigates various topic modeling techniques and concludes that the best model for analyzing interview texts is a combination of BERT embeddings and HDBSCAN clustering. We present a user-friendly software prototype that enables researchers, including those without programming skills, to efficiently process and visualize the thematic structure of interview data. This tool not only facilitates the initial stages of qualitative analysis but also offers insights into the interconnectedness of topics revealed, thereby enhancing the depth of qualitative analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半構造化面接書から情報を取り出す自動システムの開発と応用について検討する。 コーディングのような伝統的な質的分析方法の労働集約的な性質を考えると、分析プロセスを容易にするツールに対する大きな需要が存在する。 本研究は,様々なトピックモデリング手法を調査し,インタビューテキストの分析に最適なモデルはbert埋め込みとhdbscanクラスタリングの組み合わせであると結論づける。 本稿では,プログラミングスキルのない研究者を含む研究者が,面接データの主題構造を効率的に処理し可視化できる,ユーザフレンドリーなソフトウェアプロトタイプを提案する。 このツールは質的分析の初期段階を容易にするだけでなく、明らかなトピックの相互接続性に関する洞察を提供し、質的分析の深さを高める。

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