Sammanfattning I detta dokument beskriver vi en ny ram för upptäckten av det aktuella innehållet i en data corpus, och spårningen av dess komplexa strukturella förändringar över den timliga dimensionen. Till skillnad från tidigare arbeten innebär vår modell inte att dokumenten läggs till i corpus tidigare, och inte heller antar den det markovianska antagandet som alltför starkt begränsar den typ av ändringar som modellen kan fånga. Vårt viktigaste tekniska bidrag är en ram baserad på (i) diskretisering av tiden till epoker, (ii) epokvis ämnesupptäckt med hjälp av en hierarkisk Dirichlet-processbaserad modell, och (iii) en tidslikhetsgraf som möjliggör modellering av komplexa ämnesförändringar: uppkomst och försvinnande, evolution, och uppdelning och sammanslagning. Kraften i det föreslagna ramverket visas på den medicinska litteraturen corpus som handlar om autismspektrumstörningen (ASD) - ett allt viktigare forskningsämne av stor social och hälso- och sjukvårds betydelse. Förutom de insamlade ASD-litteraturkortus som vi kommer att göra fritt tillgängliga innehåller våra bidrag även två kostnadsfria onlineverktyg som vi byggde som stöd för ASD-forskare. Dessa kan användas för semantiskt meningsfull navigering och sökning, såväl som kunskapsfyndigheter från denna stora och snabbt växande litteratur.
Det föreslagna tillvägagångssättet i REF kan vara en modell för uppdelning och sammanslagning av olika ämnen.
Hierarchical Dirichlet process for tracking complex topical structure evolution and its application to autism research literature
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}