本文關鍵詞： 可視分析 話題建模 焦點+上下文技術 聚類 分層 用戶可交互　出處：《天津大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：為了更好地支持不同語料源中的話題的集中分析,我們提出一種可視化分析的方法,可將不同來源文本中相關或獨立的話題進行緊密聚類,構成一幅話題全景圖,以實現(xiàn)高效地交互式話題分析。該方法首先采用相關話題建模的方法,從不同來源的文本中抽取話題,然后提出一系列交互式的可視化方案,從不同的角度,清晰地展示每個話題的觀點和話題之間的關系,使用戶可以更深入地分析和理解隨著時間的變化,不同來源的文本之間的關系和各自的特點。該可視化分析方案不僅是可交互的,而且能從不同的層次和粒度來表現(xiàn)文本話題之間的關系。最后,我們將該方法應用于三種來源的論文集,并與專家共同對其進行定性評估,通過對現(xiàn)實世界的案例研究,驗證了該方法的有效性和魯棒性。
[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.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52

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