【24h】

Are Learned Topics More Useful Than Subject Headings?

机译:学习的主题比主题词更有用吗?

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摘要

Topic models, through their ability to automatically leam and assign topics to documents in a collection, have the potential to greatly improve how content is organized and searched in digital libraries. However, much remains to be done to assess the value of topic models in digital library applications. In this work, we present results from a user study, in which participants evaluated the similarity of books clustered using matched topics and Library of Congress Subject Headings (LCSH). Topics outperformed LCSH in 11 cases; LCSH outperformed topics in 4. These results suggest that topics are a viable alternative to LCSH.
机译:主题模型通过自动学习主题并将主题分配给集合中的文档的功能,具有极大地改善在数字图书馆中组织和搜索内容的方式的潜力。但是,要评估主题模型在数字图书馆应用程序中的价值,还有许多工作要做。在这项工作中,我们提供了一项用户研究的结果,其中,参与者评估了使用匹配主题和国会图书馆主题标题(LCSH)聚集的书籍的相似性。在11例中,主题胜过LCSH; LCSH胜过4中的主题。这些结果表明,主题是LCSH的可行替代方案。

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