Entities as topic labels : improving topic interpretability and evaluability combining Entity Linking and Labeled LDA


Nanni, Federico ; Ruiz Fabo, Pablo


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/42223
Weitere URL: http://dh2016.adho.org/abstracts/194
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-422233
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2016
Buchtitel: Digital Humanities 2016 Conference Abstracts
Seitenbereich: 632-635
Veranstaltungstitel: DH16, Digital Humanities 2016
Veranstaltungsort: Kraków, Poland
Veranstaltungsdatum: 11.-16. July, 2016
Herausgeber: Nanni, Federico
Ort der Veröffentlichung: Kraków
Verlag: Jagiellonian University & Pedagogical University
ISBN: 978–83–942760–3–4
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: In order to create a corpus exploration method providing topics that are easier to interpret than standard LDA topic models, here we propose combining 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 this may help quantitative evaluation. We illustrate the potential of the approach by applying it in order to define the most relevant topics addressed by each party in the European Parliament's fifth mandate (1999-2004).




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