論文の概要: Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13252v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 22:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:24.583523
• Title: Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: トピックモデリング,エキスパート参加,強化学習による技術景観の探索
• Authors: Ali Nazari, Michael Weiss,
• Abstract要約: 本研究では,特定の技術分野の進歩を探求する手法を提案する。 トピックモデリング、エキスパートインプット、強化学習(RL)を組み合わせる。 このフレームワークは、進化する技術的景観を探索するための堅牢なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48342038441006807
• License:
• Abstract: This study presents a method for exploring advancements in a specific technological domain. It combines topic modeling, expert input, and reinforcement learning (RL). The proposed approach has three key steps: (1) generate aspect-based topic models using expert-weighted keywords to emphasize critical aspects, (2) analyze similarities and entropy changes by comparing topic distributions across iterative models, and (3) refine topic selection using reinforcement learning (RL) with a modified reward function that integrates changes in topic divergence and similarity across iterations. The method is tested on quantum communication documents with a focus on advances in cryptography and security protocols. The results show the method's effectiveness and can identify, rank, and track trends that match expert input. The framework provides a robust tool for exploring evolving technological landscapes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,特定の技術分野の進歩を探求する手法を提案する。 トピックモデリング、エキスパートインプット、強化学習(RL)を組み合わせる。 提案手法は,(1)重要な側面を強調するために,専門家重み付きキーワードを用いたアスペクトベースのトピックモデルを生成すること,(2)反復モデル間でのトピック分布を比較して類似性やエントロピーの変化を分析すること,(3)反復間のトピックのばらつきと類似性を統合した改良された報酬関数を用いた強化学習(RL)を用いたトピック選択を行うこと,の3つの重要なステップを有する。 この方法は、暗号やセキュリティプロトコルの進歩に焦点をあてて、量子通信文書上でテストされる。 結果は,本手法の有効性を示し,専門家の入力と一致する傾向を特定し,ランク付けし,追跡することができる。 このフレームワークは、進化する技術的景観を探索するための堅牢なツールを提供する。

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