Vi beskriver en ny metod för att visualisera ämnen, distributionerna över termer som automatiskt extraheras från stora textkorpora med latenta variabla modeller. Vår metod finner betydande n-gram relaterade till ett ämne, som sedan används för att hjälpa till att förstå och tolka den underliggande distributionen. Jämfört med den vanliga visualiseringen, som helt enkelt listar de mest sannolika aktuella termerna, ger de flerordsuttrycken ett bättre intuitivt intryck för vad ett ämne handlar om. Vår strategi bygger på en språkmodell av godtyckliga längduttryck, där vi utvecklar en ny metod baserad på inbäddade permutationstester för att hitta viktiga fraser. Vi visar att denna metod överträffar den mer standardiserade användningen av χ 2 och sannolikhetskvot tester. Vi illustrerar ämnet presentationer om corpora av vetenskapliga abstracts och nyhetsartiklar.
Syftet är att hjälpa användare att förstå ämnen tydligt, Blei och Lafferty REF beskrev en metod för att visualisera ämnen förlänga LDA-modellen för att generera multi-word distribution av ämnen.
Visualizing Topics with Multi-Word Expressions
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}