Proceedings of the 21st International Conference on Intelligent User Interfaces 2016
DOI: 10.1145/2856767.2856787
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Topic Modeling of Document Metadata for Visualizing Collaborations over Time

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

0
2
0
3

Year Published

2017
2017
2022
2022

Publication Types

Select...
5
3
1

Relationship

0
9

Authors

Journals

citations
Cited by 10 publications
(5 citation statements)
references
References 16 publications
0
2
0
3
Order By: Relevance
“…В статье рассматривается тематическое моделирование как одно из эффективных направлений в области автоматизированной обработки текстов на естественном языке [1]. Актуальность проблем автоматизированного анализа текстов обоснована как отечественными учеными [2][3][4], так и в трудах зарубежных авторов [5,6].…”
Section: Doi 1014258/izvasu(2020)1-10unclassified
“…В статье рассматривается тематическое моделирование как одно из эффективных направлений в области автоматизированной обработки текстов на естественном языке [1]. Актуальность проблем автоматизированного анализа текстов обоснована как отечественными учеными [2][3][4], так и в трудах зарубежных авторов [5,6].…”
Section: Doi 1014258/izvasu(2020)1-10unclassified
“…1,50,000 words). Therefore, motivated by advocacy in recent work [26,12,13,6,7] for combining topic modeling [9] and qualitative reading to analyze free-text survey questions, this study used the Latent Dirichlet allocation (LDA) model [43], the most commonly used topic model in HCI and related communities, along with close inductive qualitative reading, to identify the underlying themes and label "topics" identified by the model. Specifically, LDA is an unsupervised computational approach in which documents (in context of our study, the responses to open-ended questions) are represented as random mixtures of latent topics, where each "topic" is characterized by a distribution of words [9] that summarizes the main themes in the documents.…”
Section: Content Analysismentioning
confidence: 99%
“…В работе [24] метод LDA используется для автоматического вычисления областей интереса на основе метаданных научных публикаций, таких как название, авторы, ключевые слова и абстракт. Темы, извлеченные из документов, изображаются в виде фиксированных вершин, а авторы публикаций, работающие над разными темами в разные моменты времени, изображаются перемещаемыми вершинами.…”
Section: примеры современных инструментовunclassified