Topic modeller har använts i stor utsträckning som ett verktyg för corpus prospektering, och en stugindustri har utvecklats för att justera ämnesmodeller för att bättre koda mänskliga intuitioner eller för att bättre modellera data. Att skapa sådana tillägg kräver dock expertis inom maskininlärning som inte är tillgänglig för potentiella slutanvändare av programvara för ämnesmodellering. I detta arbete utvecklar vi en ram för att tillåta användare att iterativt förfina de ämnen som upptäckts av modeller som latent Dirichlet allocation (LDA) genom att lägga till begränsningar som upprätthåller att uppsättningar av ord måste visas tillsammans i samma ämne. Vi införlivar dessa begränsningar interaktivt genom att selektivt ta bort element i tillståndet för en Markov Chain som används för slutsatser; vi undersöker en mängd olika metoder för att införliva denna information och visar att dessa interaktivt tillsatta begränsningar förbättrar ämnesnyttan för simulerade och faktiska användarsessioner.
REF föreslagna interaktiva ämnesmodellering, som gör det möjligt för användare att iterativt förfina de upptäckta ämnena genom att lägga till begränsningar som vissa uppsättningar ord måste visas tillsammans i samma ämne.
Interactive Topic Modeling