論文の概要: Visual Exploration of Stopword Probabilities in Topic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10137v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 11:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:58:50.977574
• Title: Visual Exploration of Stopword Probabilities in Topic Models
• Title（参考訳）: トピックモデルにおけるストップワード確率の視覚的探索
• Authors: Shuangjiang Xue, Pierre Le Bras, David A. Robb, Mike J. Chantler, Stefano Padilla,
• Abstract要約: 停止語除去は多くの機械学習手法において重要な段階である。 不適切な選択または急いで省略された停止語は、最適以下の性能をもたらすだけでなく、モデルの品質にも大きな影響を及ぼす。 本稿では,停止語確率をコーパス固有確率で推定する新しい抽出法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9107347888374506
• License:
• Abstract: Stopword removal is a critical stage in many Machine Learning methods but often receives little consideration, it interferes with the model visualizations and disrupts user confidence. Inappropriately chosen or hastily omitted stopwords not only lead to suboptimal performance but also significantly affect the quality of models, thus reducing the willingness of practitioners and stakeholders to rely on the output visualizations. This paper proposes a novel extraction method that provides a corpus-specific probabilistic estimation of stopword likelihood and an interactive visualization system to support their analysis. We evaluated our approach and interface using real-world data, a commonly used Machine Learning method (Topic Modelling), and a comprehensive qualitative experiment probing user confidence. The results of our work show that our system increases user confidence in the credibility of topic models by (1) returning reasonable probabilities, (2) generating an appropriate and representative extension of common stopword lists, and (3) providing an adjustable threshold for estimating and analyzing stopwords visually. Finally, we discuss insights, recommendations, and best practices to support practitioners while improving the output of Machine Learning methods and topic model visualizations with robust stopword analysis and removal.
• Abstract（参考訳）: ストップワードの除去は多くの機械学習手法において重要な段階であるが、ほとんど考慮されないことが多く、モデルの視覚化に干渉し、ユーザの信頼を損なう。 不適切な選択または急いで省略された停止語は、最適以下のパフォーマンスをもたらすだけでなく、モデルの品質にも大きな影響を与えるため、実践者やステークホルダーがアウトプットビジュアライゼーションに頼る意思を低下させる。 本稿では,コーパス固有の確率的確率推定手法を提案するとともに,その解析を支援する対話型可視化システムを提案する。 我々は,実世界のデータ,一般的な機械学習手法(トピックモデリング),およびユーザ信頼度を示す総合的定性実験を用いて,我々のアプローチとインターフェースを評価した。 本研究の結果から,(1)合理的な確率の返却,(2)共通語リストの適切かつ代表的な拡張生成,(3)視覚的に停止語を推定・解析するための調整可能なしきい値の提供により,トピックモデルの信頼性に対するユーザの信頼感が向上することが示唆された。 最後に、堅牢なストップワード分析と削除による機械学習手法とトピックモデルの可視化のアウトプットを改善しながら、実践者を支援するための洞察、勧告、ベストプラクティスについて議論する。

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