I den här artikeln definierar och studerar vi ett nytt textutvinningsproblem, som vi kallar Comparative Text Mining (CTM). Med tanke på en uppsättning jämförbara textsamlingar är uppgiften för komparativ textbrytning att upptäcka eventuella latenta gemensamma teman i alla samlingar samt att sammanfatta likheterna och skillnaderna i dessa samlingar längs varje gemensamt tema. Detta allmänna problem subsumerar många intressanta tillämpningar, inklusive affärsintelligens och åsiktssammanfattning. Vi föreslår en generativ probabilistisk blandningsmodell för komparativ textbrytning. Modellen utför samtidigt cross-collection clustering och inom collection clustering, och kan tillämpas på en godtycklig uppsättning jämförbara textsamlingar. Modellen kan beräknas effektivt med hjälp av algoritmen Förväntning-Maximering (EM). Vi utvärderar modellen på två olika textdataset (dvs. en nyhetsartikel dataset och en laptop granskningsdata set), och jämför den med en baslinje klustering metod också baserat på en blandning modell. Experimentella resultat visar att modellen är ganska effektiv när det gäller att upptäcka de latenta gemensamma temana i samlingarna och presterar betydligt bättre än vår ursprungliga blandningsmodell.
I Ref föreslogs en ämnesmodell för komparativ textbrytning.
A cross-collection mixture model for comparative text mining
{'venue': "KDD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}