Readitopics: Make Your Topic Models Readable via Labeling and Browsing

Julien Velcin 1 Antoine Gourru 1 Erwan Giry-Fouquet 1 Christophe Gravier 2 Mathieu Roche 3 Pascal Poncelet 4
1 ERIC - Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances
2 LHC - Laboratoire Hubert Curien [Saint Etienne]
3 UMR TETIS - Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale
4 ADVANSE - ADVanced Analytics for data SciencE
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Abstract : Readitopics provides a new tool for browsing a textual corpus that showcases several recent work for labeling topic models and estimating topic coherence. We will demonstrate the potential of these techniques to get a deeper understanding of the topics that structure different kinds of datasets. This tool is provided as a Web demo but it can be easily installed to experiment with your own dataset. It can be further extended to deal with more advanced topic modeling techniques.
Type de document :
Communication dans un congrès
IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence, Jul 2018, Stockholm, Sweden. 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018, 〈https://www.ijcai-18.org〉
Liste complète des métadonnées
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01910611
Contributeur : Pascal Poncelet <>
Soumis le : jeudi 1 novembre 2018 - 15:18:14
Dernière modification le : lundi 5 novembre 2018 - 01:08:29
Document(s) archivé(s) le : samedi 2 février 2019 - 13:33:21

Fichier

readitopics2018.pdf
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  • HAL Id : lirmm-01910611, version 1

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Citation

Julien Velcin, Antoine Gourru, Erwan Giry-Fouquet, Christophe Gravier, Mathieu Roche, et al.. Readitopics: Make Your Topic Models Readable via Labeling and Browsing. IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence, Jul 2018, Stockholm, Sweden. 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018, 〈https://www.ijcai-18.org〉. 〈lirmm-01910611〉

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