Topic specificity: A descriptive metric for algorithm selection and finding the right number of topics

Topic modeling is a prevalent task for discovering the latent structure of a corpus, identifying a set of topics that represent the underlying themes of the documents. Despite its popularity, issues with its evaluation metric, the coherence score, result in two common challenges: algorithm selection...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Natural Language Processing Journal Jg. 8; S. 100082
Hauptverfasser:	Rijcken, Emil, Zervanou, Kalliopi, Mosteiro, Pablo, Scheepers, Floortje, Spruit, Marco, Kaymak, Uzay
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier 01.09.2024
Schlagworte:	Algorithm selection Metric Topic modeling
ISSN:	2949-7191, 2949-7191
Online-Zugang:	Volltext
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