Topiska modeller har visat sig vara ett användbart sätt att representera innehållet i stora dokumentsamlingar, till exempel via visualiseringsgränssnitt (topic browsers). Dessa system gör det möjligt för användare att utforska samlingar genom latenta ämnen. Ett standardsätt för att representera ett ämne är att använda en termlista; det är topp-n ord med högsta villkorliga sannolikhet inom ämnet. Andra ämnesrepresentationer som text- och bildetiketter har också föreslagits. Det har dock inte gjorts någon jämförelse mellan dessa alternativa framställningar. I den här artikeln jämför vi 3 olika ämnesrepresentationer i en dokumentsökningsuppgift. Deltagarna ombads att hämta relevanta dokument baserade på fördefinierade frågor inom en fastställd tidsfrist och presentera ämnen i någon av följande former: a) Förteckningar över termer, b) textfrasetiketter och c) bildetiketter. Resultaten visar att textetiketter är lättare för användare att tolka än termlistor och bildetiketter. Dessutom är precisionen i hämtade dokument för text- och bildetiketter jämförbar med den precision som uppnås genom att man representerar ämnen som använder termlistor, vilket visar att märkningsmetoder är en effektiv alternativ ämnesrepresentation.
Dessutom ser vi en intressant jämförelse mellan olika ämnesrepresentationer inom ett dokumenthämtningsuppgift REF.
Evaluating topic representations for exploring document collections
{'venue': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'journal': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}