論文の概要: Estimating the Effective Topics of Articles and journals Abstract Using LDA And K-Means Clustering Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16046v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 02:51:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.228346
• Title: Estimating the Effective Topics of Articles and journals Abstract Using LDA And K-Means Clustering Algorithm
• Title（参考訳）: LDAとK平均クラスタリングアルゴリズムを用いた論文・雑誌の有効トピック推定
• Authors: Shadikur Rahman, Umme Ayman Koana, Aras M. Ismael, Karmand Hussein Abdalla,
• Abstract要約: 我々は LDA, K-Means クラスタと語彙データベース WordNet をテキスト文書中のキーフレーズ抽出に使用した。 本研究は,誤解を避けることで,学術誌や記事に基づく検索文字列作成を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2765128393602164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing journals and articles abstract text or documents using topic modelling and text clustering has become a modern solution for the increasing number of text documents. Topic modelling and text clustering are both intensely involved tasks that can benefit one another. Text clustering and topic modelling algorithms are used to maintain massive amounts of text documents. In this study, we have used LDA, K-Means cluster and also lexical database WordNet for keyphrases extraction in our text documents. K-Means cluster and LDA algorithms achieve the most reliable performance for keyphrase extraction in our text documents. This study will help the researcher to make a search string based on journals and articles by avoiding misunderstandings.
• Abstract（参考訳）: 雑誌や記事の要約テキストや文書をトピックモデリングとテキストクラスタリングで分析することは、テキストドキュメントの増加に対する現代的な解決策となっている。 トピックモデリングとテキストクラスタリングはどちらも、互いに有利なタスクである。 テキストクラスタリングとトピックモデリングアルゴリズムは、大量のテキスト文書を維持するために使用される。 本研究では,LDA,K-Meansクラスタ,および語彙データベースWordNetを用いて,文書中のキーワード抽出を行った。 K-MeansクラスタとLDAアルゴリズムは,テキスト文書中のキーフレーズ抽出において,最も信頼性の高い性能を実現する。 本研究は,誤解を避けることで,学術誌や記事に基づく検索文字列作成を支援する。

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