Vi undersöker hur man kan förbättra tolkningsbarheten hos LDA:s ämnesmodeller genom att bättre analysera och visualisera deras resultat. Vi fokuserar på att undersöka vad vi kallar ämneslika nätverk: grafer där noder representerar latenta ämnen i textsamlingar och länkar representerar likheter mellan ämnen. Vi beskriver effektiva och effektiva metoder för att bygga och märka sådana nätverk. Visualiseringar av ämnesmodeller baserade på dessa nätverk visas vara ett kraftfullt sätt att utforska, karakterisera och sammanfatta stora samlingar av ostrukturerade textdokument. De hjälper till att "ta bort" icke-uppenbara kopplingar mellan olika uppsättningar av dokument och ger insikter om hur ämnen bildar större teman. Vi visar hur effektiva och praktiska dessa metoder är genom två fallstudier: 1) NSF-stipendier för grundforskning som sträcker sig över en 14-årsperiod och 2) hela den engelska delen av Wikipedia.
Maiya m.fl. REF bygga temat likhet nätverk för prospektering och känna igen hur ämnen bildar stora teman.
Topic similarity networks: Visual analytics for large document sets
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}