論文の概要: Exploring the Technology Landscape through Topic Modeling, Expert Involvement, and Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13252v2
- Date: Thu, 13 Feb 2025 02:40:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 15:38:06.057809
- 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、トピックモデリング、エキスパート知識入力、強化学習(RL)を組み合わせて、技術的変化の検出を強化する手法を提案する。
結果は、専門家の入力と一致する傾向を特定し、ランク付けし、追跡する手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48342038441006807
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In today's rapidly evolving technological landscape, organizations face the challenge of integrating external insights into their decision-making processes to stay competitive. To address this issue, this study proposes a method that combines topic modeling, expert knowledge inputs, and reinforcement learning (RL) to enhance the detection of technological changes. The method has four main steps: (1) Build a relevant topic model, starting with textual data like documents and reports to find key themes. (2) Create aspect-based topic models. Experts use curated keywords to build models that showcase key domain-specific aspects. (3) Iterative analysis and RL driven refinement: We examine metrics such as topic magnitude, similarity, entropy shifts, and how models change over time. We optimize topic selection with RL. Our reward function balances the diversity and similarity of the topics. (4) Synthesis and operational integration: Each iteration provides insights. In the final phase, the experts check these insights and reach new conclusions. These conclusions are designed for use in the firm's operational processes. The application is tested by forecasting trends in quantum communication. Results demonstrate the method's effectiveness in identifying, ranking, and tracking trends that align with expert input, providing a robust tool for exploring evolving technological landscapes. This research offers a scalable and adaptive solution for organizations to make informed strategic decisions in dynamic environments.
- Abstract（参考訳）: 今日の急速に進化する技術的状況の中で、組織は、意思決定プロセスに外部の洞察を統合することで競争力を維持するという課題に直面しています。
そこで本研究では,トピックモデリング,エキスパート知識入力,強化学習(RL)を組み合わせた技術変化検出手法を提案する。
1)関連トピックモデルを構築し、文書やレポートなどのテキストデータから始めてキーテーマを見つける。
(2)アスペクトベースのトピックモデルを作成する。
専門家は、重要なドメイン固有の側面を示すモデルを構築するために、キュレートされたキーワードを使用する。
(3)反復分析とRLによる改善:話題の大きさ、類似性、エントロピーシフト、時間とともにモデルがどのように変化するかなどについて検討する。
トピック選択をRLで最適化する。
報酬関数はトピックの多様性と類似性のバランスをとります。
(4) 合成と運用の統合: 各イテレーションは洞察を提供する。
最終フェーズでは、専門家がこれらの洞察を確認して、新たな結論に達する。
これらの結論は、会社の運用プロセスでの使用のために設計されている。
このアプリケーションは、量子通信のトレンドを予測することによってテストされる。
結果は、専門家の入力と整合したトレンドを特定し、ランク付けし、追跡する手法の有効性を示し、進化する技術景観を探索するための堅牢なツールを提供する。
この研究は、組織が動的環境において戦略的決定を下すためのスケーラブルで適応的なソリューションを提供する。
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