Interaktiva ämnesmodeller är kraftfulla verktyg för att förstå stora samlingar av text. Befintliga urvalsbaserade interaktiva modelleringsmetoder är dock dåligt anpassade till stora datamängder. Ankare metoder, som använder ett enda ord för att unikt identifiera ett ämne, erbjuder den hastighet som behövs för interaktivt arbete men saknar både en mekanism för att injicera förkunskaper och saknar den intuitiva semantik som behövs för att använda applikationer. Vi föreslår kombinationer av ord som ankare, som går utöver befintliga enkelordsalgoritmer som vi kallar "Tandem Anchors". Vi börjar med en syntetisk undersökning av detta tillvägagångssätt sedan tillämpa metoden för interaktiv ämnesmodellering i en användarstudie och jämföra den med interaktiva och icke-interaktiva tillvägagångssätt. Tandem ankare är snabbare och mer intuitiva än befintliga interaktiva metoder. Topic modeller destillera stora samlingar av text i ämnen, vilket ger en hög nivå sammanfattning av den tematiska strukturen av data utan manuell annotering. Förutom att underlätta upptäckt av aktuella trender (Gardner et al., 2010), ämnesmodellering används för en mängd olika problem inklusive dokumentklassificering (Rubin et al., 2012), informationssökning (Wei och Croft, 2006), författare identifiering (Rosen-Zvi et al., 2004), och känsla analys (Titov och McDonald, 2008). Den mest övertygande användningen av ämnesmodeller är dock att hjälpa användarna att förstå stora datauppsättningar (Chuang et al., 2012). Interaktiv ämnesmodellering gör det möjligt för icke-experter att förfina automatiskt genererade ämnen, vilket gör ämnesmodeller mindre av ett "ta det eller lämna det" förslag. Inkluderande människor under utbildningen förbättrar kvaliteten på modellen och gör det möjligt för användare att styra ämnen på ett specifikt sätt, skräddarsyr modellen för en specifik nedströmsuppgift eller analys. Nackdelen är att interaktiv ämne modellering är slow-algorithms typiskt skala med storleken på corpus-och kräver icke-intuitiv information från användaren i form av must-link och inte-link begränsningar (Andrzejewski et al., 2009). Vi tar itu med dessa brister i interaktiv ämnesmodellering genom att använda en interaktiv version av ankarorden algoritm för ämnesmodeller. Ankaralgoritmen (Arora et al., 2013 ) är en alternativ ämnesmodellering algoritm som skalar med antalet unika ordtyper i data snarare än antalet dokument eller polletter (avsnitt 1). Detta gör ankaralgoritmen tillräckligt snabb för interaktiv användning, även i webscale dokumentsamlingar. En nackdel med ankarmetoden är att ankare ord-ord som har hög sannolikhet att vara i ett enda ämne-är inte intuitiva. Vi utökar ankaralgoritmen för att använda flera ankarord i tandem (avsnitt 2). Tandems ankare förbättrar inte bara interaktiv förfining, utan gör också den underliggande ankarbaserade metoden mer intuitiv. För interaktiv modellering av ämnen producerar tandemankare ämnen av högre kvalitet än ett ordankare (avsnitt 3). Tandem ankare ger en ram för snabb interaktiv temamodellering: användarna förbättrar och förfinar en befintlig modell genom multiword ankare (avsnitt 4). Jämfört med befintliga metoder som Interactive Topic Models är vår metod mycket snabbare. Försäkringstekniska avsättningar för försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet, efter avdrag för belopp som kan återkrävas enligt återförsäkringsavtal och från specialföretag.
REF föreslog ett protokoll där en användare skapar en grupp ord som de känner är representativa för ett ämne och dessa ord är aggregerade i ett enda pseudo-anchor ord.
Tandem Anchoring: a Multiword Anchor Approach for Interactive Topic Modeling.