Automatiserad ämnesmärkning ger fördelar för användare som strävar efter att analysera och förstå dokumentsamlingar, samt för sökmotorer som inriktar sig på kopplingen mellan grupper av ord och deras inneboende ämnen. Nuvarande strategier för att uppnå detta lidande i kvalitet, men vi hävdar att deras resultat kan förbättras genom att sätta fokus på strukturen i data. Genom att bygga vidare på forskning för begreppsdisambigering och länkning till DBpedia tar vi en ny strategi för ämnesmärkning genom att använda strukturerade data som exponeras av DBpedia. Vi utgår från hypotesen att ord co-occuring i text sannolikt hänvisar till begrepp som hör nära samman i DBpedia grafen. Med hjälp av diagramcentralitetsåtgärder visar vi att vi kan identifiera de begrepp som bäst representerar ämnena. Vi utvärderar jämförelsevis vårt grafbaserade tillvägagångssätt och det standardbaserade textbaserade tillvägagångssättet, på ämnen som utvunnits ur tre corpora, baserat på resultat som samlats i ett crowd-sourcing experiment. Vår forskning visar att grafbaserad analys av DBpedia kan ge bättre resultat för ämnesmärkning både vad gäller precision och ämnestäckning.
Ämnesmodellering baserad på DBpedia-grafen, som introducerades i REF, identifierar ämnen med det mest lovande DBpedia-konceptet.
Unsupervised graph-based topic labelling using dbpedia
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}