TopicQuester:一种可交互的不同来源话题的可视化分析方法

发布时间：2018-02-08 22:33

  本文关键词： 可视分析 话题建模 焦点+上下文技术 聚类 分层 用户可交互　出处：《天津大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：为了更好地支持不同语料源中的话题的集中分析,我们提出一种可视化分析的方法,可将不同来源文本中相关或独立的话题进行紧密聚类,构成一幅话题全景图,以实现高效地交互式话题分析。该方法首先采用相关话题建模的方法,从不同来源的文本中抽取话题,然后提出一系列交互式的可视化方案,从不同的角度,清晰地展示每个话题的观点和话题之间的关系,使用户可以更深入地分析和理解随着时间的变化,不同来源的文本之间的关系和各自的特点。该可视化分析方案不仅是可交互的,而且能从不同的层次和粒度来表现文本话题之间的关系。最后,我们将该方法应用于三种来源的论文集,并与专家共同对其进行定性评估,通过对现实世界的案例研究,验证了该方法的有效性和鲁棒性。
[Abstract]:In order to better support the centralized analysis of topics in different sources of corpus, we propose a visual analysis method, which can cluster closely related or independent topics in different source texts to form a topic panorama. In order to realize highly efficient interactive topic analysis, this method firstly uses the method of related topic modeling, extracts topics from different sources of text, and then proposes a series of interactive visualization schemes from different angles. A clear picture of the relationship between the perspectives and topics of each topic allows users to analyze and understand the changes over time in greater depth. The visual analysis scheme is not only interactive, but also can represent the relationship between text topics from different levels and granularity. We apply this method to three kinds of papers and evaluate it qualitatively with experts. The effectiveness and robustness of the method are verified by case study in the real world.
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52

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本文编号：1496431