Self‐organizing maps for latent semantic analysis of free‐form text in support of public policy analysis
Notice bibliographique
Résumé
The huge amount of free‐form unstructured text in the blogosphere, its increasing rate of production, and its shrinking window of relevance, present serious challenges to the public policy analyst who seeks to take public opinion into account. Most of the tools which address this problem useXMLtagging and other Web 3.0 approaches, which do not address the actual content of blog posts and the associated commentary. We give a tutorial review of latent semantic analysis and the self‐organizing maps, as considered in this context, and show how to apply the self‐organizing map over a probabilistic latent semantic space to the problem of completely unsupervised clustering of unstructured text in such a way as to be entirely independent of spelling, grammar, and even source language. This provides an algorithm suitable for clustering free‐form commentary with a well‐structured test environment. The algorithm is applied to academic paper abstracts instead, treated as unstructured text as though they were blog posts, because this set of documents has a known ground truth. The algorithm constructs a word category map and a document map in which words with similar meaning and documents with similar content are clustered together.WIREs Data Mining Knowl Discov2014, 4:71–86. doi: 10.1002/widm.1112 This article is categorized under: Algorithmic Development > Web Mining Application Areas > Government and Public Sector Technologies > Structure Discovery and Clustering
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».