A User-Centered, Interactive, Human-in-the-Loop Topic Modelling System

要約

タイトル：ユーザーセンタードな人間を介したトピックモデリングシステム

要約：
– 人間を介したトピックモデリングには、ユーザーの知識をモデリングプロセスに組み込み、反復的にモデルを改良できる利点がある。
– ユーザーフィードバックの価値が認められているが、変更の追跡や異なるモデルの比較、現実世界での使用に基づく評価の欠如などの問題がある。
– 私たちは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えた新しい、対話型の人間を介したトピックモデリングシステムを開発し、取ったすべてのステップを比較・記録できる機能、正確なフィードバックを提供するための新しいトピックワード提案機能を備えた。
– また、システムは、全体コーパスからトピックを学習する従来のトピックモデルだけでなく、特定のコーパスの側面のトピックを学習するターゲットトピックモデリングをサポートする。
– 本論文では、システムの概要と、トピックモデリングのより現実的なアプリケーションに対するシステムの価値を評価するために設計された一連のユーザースタディの結果を紹介する。

要約(オリジナル)

Human-in-the-loop topic modelling incorporates users’ knowledge into the modelling process, enabling them to refine the model iteratively. Recent research has demonstrated the value of user feedback, but there are still issues to consider, such as the difficulty in tracking changes, comparing different models and the lack of evaluation based on real-world examples of use. We developed a novel, interactive human-in-the-loop topic modeling system with a user-friendly interface that enables users compare and record every step they take, and a novel topic words suggestion feature to help users provide feedback that is faithful to the ground truth. Our system also supports not only what traditional topic models can do, i.e., learning the topics from the whole corpus, but also targeted topic modelling, i.e., learning topics for specific aspects of the corpus. In this article, we provide an overview of the system and present the results of a series of user studies designed to assess the value of the system in progressively more realistic applications of topic modelling.

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arxiv.jp, OpenAI