Entities as topic labels : combining entity linking and labeled LDA to improve topic interpretability and evaluability


Lauscher, Anne ; Nanni, Federico ; Ruiz Fabo, Pablo ; Ponzetto, Simone Paolo


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/41843
Weitere URL: http://www.ai-lc.it/index.php?slab=ijcol_v2n2
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-418431
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2016
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: IJCol - Italian journal of computational linguistics
Band/Volume: 2
Heft/Issue: 2
Seitenbereich: 67-88
Ort der Veröffentlichung: Torino
Verlag: Accademia University Press
ISBN: 978-88-99982-26-3 , 88-99982-26-0
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): Digital Humanities , Natural Language Processing , Topic Models
Abstract: Digital humanities scholars strongly need a corpus exploration method that provides topics easier to interpret than standard LDA topic models. To move towards this goal, here we propose a combination of two techniques, called Entity Linking and Labeled LDA. Our method identifies in an ontology a series of descriptive labels for each document in a corpus. Then it generates a specific topic for each label. Having a direct relation between topics and labels makes interpretation easier; using an ontology as background knowledge limits label ambiguity. As our topics are described with a limited number of clear-cut labels, they promote interpretability and support the quantitative evaluation of the obtained results. We illustrate the potential of the approach by applying it to three datasets, namely the transcription of speeches from the European Parliament fifth mandate, the Enron Corpus and the Hillary Clinton Email Dataset. While some of these resources have already been adopted by the natural language processing community, they still hold a large potential for humanities scholars, part of which could be exploited in studies that will adopt the fine-grained exploration method presented in this paper.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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