Text Mining of Journal Article Titles: An LDA-Based Topic Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Among the techniques of text mining, topic modeling is considered one of the emerging tools to extract or detect hidden themes that lie within a huge collection of textual data. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is considered a popular method in the field of topic modeling. This paper deals with topic modeling from 9130 articles of Sri Lankan authors having a minimum of 5 citations downloaded from the WoS database using LDA. The LDA tuning (R package) is used in the study to take various measurements for deciding subjects in light of factual elements. The top 10 latent topics were identified, and different unique terms associated with the topics were also discussed. Health is traced as the most occurring latent topic followed by forest and solar cells. Topic-1 (100%) Contains Water-related terms, which is around 60%; Irrigation and soilrelated were 40% (1997). This first topic was prominent across the period barring 1994 and 1996. Topic 3 has gradually decreased and Topic 9 has gradually increased during the last five decades. By comparing our results to traditional scholarship by Sri Lankan authors and the evolution of scientific publication by the island nation, we have shown that topic models can emerge as a scientific alternative to conventional classification systems.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».