論文の概要: Conceptual Topic Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22309v1
• Date: Fri, 27 Jun 2025 15:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.260124
• Title: Conceptual Topic Aggregation
• Title（参考訳）: 概念的トピック集約
• Authors: Klara M. Gutekunst, Dominik Dürrschnabel, Johannes Hirth, Gerd Stumme,
• Abstract要約: 本稿では,FAT-CATを提案する。FAT-CATは,意味のあるトピックアグリゲーションと可視化を強化するための形式概念分析(FCA)に基づくアプローチである。 当社のアプローチでは,さまざまなトピックやファイルタイプ – ディレクトリによってグループ化された – を処理して,そのトピック分布の構造化された階層的な表現を提供する概念格子を構築することが可能です。
• 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: The vast growth of data has rendered traditional manual inspection infeasible, necessitating the adoption of computational methods for efficient data exploration. Topic modeling has emerged as a powerful tool for analyzing large-scale textual datasets, enabling the extraction of latent semantic structures. However, existing methods for topic modeling often struggle to provide interpretable representations that facilitate deeper insights into data structure and content. In this paper, we propose FAT-CAT, an approach based on Formal Concept Analysis (FCA) to enhance meaningful topic aggregation and visualization of discovered topics. Our approach can handle diverse topics and file types -- grouped by directories -- to construct a concept lattice that offers a structured, hierarchical representation of their topic distribution. In a case study on the ETYNTKE dataset, we evaluate the effectiveness of our approach against other representation methods to demonstrate that FCA-based aggregation provides more meaningful and interpretable insights into dataset composition than existing topic modeling techniques.
• Abstract（参考訳）: データの膨大な増加により、従来の手動検査は実現不可能となり、効率的なデータ探索に計算手法を採用する必要がある。 トピックモデリングは、大規模テキストデータセットを分析する強力なツールとして登場し、潜在意味構造の抽出を可能にしている。 しかし、トピックモデリングの既存の手法は、しばしばデータ構造とコンテンツに対する深い洞察を促進する解釈可能な表現を提供するのに苦労する。 本稿では,FCA(Formal Concept Analysis)に基づくFAT-CATを提案する。 当社のアプローチでは,さまざまなトピックやファイルタイプ – ディレクトリによってグループ化された – を処理して,そのトピック分布の構造化された階層的な表現を提供する概念格子を構築することが可能です。 ETYNTKEデータセットのケーススタディでは、他の表現手法に対するアプローチの有効性を評価し、FCAベースのアグリゲーションが既存のトピックモデリング手法よりもデータセット構成に対するより有意義で解釈可能な洞察を提供することを示す。

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