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J-GLOBAL ID：201602253359126408   整理番号：16A1281208

TopicLens:大規模文書コレクションの効率的なマルチレベル視覚トピック探査【Powered by NICT】

TopicLens: Efficient Multi-Level Visual Topic Exploration of Large-Scale Document Collections

著者 (5件)： Kim Minjeong (Korea University) ,  Kang Kyeongpil (Korea University) ,  Park Deokgun (University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Choo Jaegul (Korea University) ,  Elmqvist Niklas (University of Maryland, College Park, MD, USA)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 23  号： 1  ページ： 151-160  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文書コーパスの基礎となる話題を明らかにし,トピックモデリングは,大規模文書コレクションのための視覚分析で採用されたてきた。しかし,そのかなりの処理時間と非相互作用性質のために,トピックモデリングは,これまでビジュアル分析ワークフローに緊密に統合されてされていない。代わりに,このような系のほとんどが固定した初期集合話題の利用に限定されている。文献におけるこのギャップに触発されて,トピックモデリングとそれに対応した2D埋め込みは,効率的に計算し,レンズ界面を通してデータを動的にユーザを可能にするTopicLensと呼ばれる新しいインタラクション手法を提案した。一貫性を維持しながらリアルタイムでこの相互作用を支援するために,新しい効率的なトピックモデリング法と半教師つき2次元埋め込みアルゴリズムを提案した。著者らの研究は,非負行列因子分解とt分布確率的近傍埋込みのような最新の方法を改良することに基づいている。TopicLensと統合したウェブベース視覚分析システムを構築した。性能と提案した方法の可視化品質を測定するために,このシステムを用いた。実世界データセットを用いてTopicLensの能力を披露しいくつかのシナリオを提供する。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 加工時間 ,  t分布 ,  二次元 ,  相互作用 ,  可視化 ,  界面 ,  コーパス ,  ワークフロー ,  *視覚
準シソーラス用語： 非負行列因子分解 ,  実時間 ,  対話型 ,  ビジュアル分析 ,  視覚分析 ,  *マルチレベル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  文書 ,  コレクション ,  マルチレベル ,  視覚 ,  トピック ,  探査