Abstrakt. Vi föreslår ett system som använder begreppsmässig kunskap för att förbättra ämnesmodeller genom att ta bort orelaterade ord från den förenklade ämnesbeskrivningen. Vi använder WordNet för att upptäcka vilka aktuella ord som inte begreppsmässigt liknar de andra och sedan testa våra antaganden mot mänskligt omdöme. Resultat som erhållits på två olika corpora under olika testförhållanden visar att de ord som upptäcktes som icke-närstående hade en mycket större sannolikhet än de andra att väljas av mänskliga utvärderare som inte alls är en del av ämnet. Vi bevisar att det finns ett starkt samband mellan den nämnda sannolikheten och en automatiskt beräknad aktuell kondition och vi diskuterar variationen av korrelationen beroende på vilken metod och data som används.
Musat m.fl. I REF föreslogs att WordNet skulle användas som ett steg efter behandlingen för att upptäcka och ta bort avvikande ord (ord som inte begreppsmässigt liknar de andra) från de ämnesetiketter som LDA lärt sig.
Concept-based Topic Model Improvement
{'venue': 'ISMIS Industrial Session', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}