文献

J-GLOBAL ID：201802291367138121   整理番号：18A2107833

LTMA:トピックモデリング結果の比較探索,評価,および精密化のための層状トピックマッチング【JST・京大機械翻訳】

LTMA: Layered Topic Matching for the Comparative Exploration, Evaluation, and Refinement of Topic Modeling Results

著者 (5件)： El-Assady Mennatallah ,  Sperrle Fabian ,  Sevastjanova Rita ,  Sedlmair Michael ,  Keim Daniel
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BDVA  ページ： 1-10  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 著者らは,トピックモデリング結果の教師なし比較分析のために,ラヤルトトピックマッチングアプローチを提示した。膨大な数の利用可能なモデリングアルゴリズムのために,それらの結果の効率的で効果的な比較は,モデルのデータとタスク駆動選択に有害である。ltmaは,2つの層(文書重なりとキーワード類似性)に基づくトピックマッチングを提供することによって,この比較分析を自動化し,新しいトピック整合データ構造を作成する。このデータ構造は,モデル探索と最適化のための基礎を構築し,従って,与えられたタイプのテキストデータとタスクの文脈において,それらの性能の効率的評価を可能にする。これは,注釈付き金標準データセットが容易に利用できないテキストタイプにとって特に重要であり,したがって,定量的評価法は適用できない。3つの使用事例に基づく著者らの技術の有用性を確認した。(1)トピックモデルの自動比較評価,(2)トピックモデリング差異の視覚的調査,(3)マッチを組み合わせたトピックモデリング結果の最適化。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *マッチング ,  データ構造 ,  最適化 ,  *モデリング ,  類似性 ,  自動化 ,  *精密化 ,  アルゴリズム ,  キーワード
準シソーラス用語： 比較評価 ,  トピックモデル ,  テキスト ,  テキストデータ ,  比較分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： トピック ,  モデリング ,  探索 ,  評価 ,  精密化 ,  層状 ,  マッチング