Socialvistum: مجموعة أدوات تصور تفاعلية لنماذج الموضوع العصبي المرتبطة بتعدين رأي وسائل التواصل الاجتماعي

البحث الحديث في التعدين في الرأي أساليب النمذجة القائم على الكلمات القائمة على الكلمات التي توفر متماسكة متفوقة مقارنة بنمذجة الموضوع التقليدية. في هذه الورقة، نوضح كيف يمكن استخدام هذه الطرق لعرض نماذج موضوع مرتبطة على نصوص الوسائط الاجتماعية باستخدام SocialVistum، لدينا مجموعة أدوات التصور التفاعلية المقترحة. يعرض رسم بياني مع موضوعات كعقدات وارتباطاتهم كحضب. يتم عرض مزيد من التفاصيل بشكل تفاعلي لدعم استكشاف مجموعات نصية كبيرة، على سبيل المثال، الكلمات والجمل التمثيلية والجمل من المواضيع، وتوزيع الموضوع والشعور، وتجميع موضوعات التسلسل الهرمي، وتسميات موضوعية قابلة للتخصيص وموضوعية محددة مسبقا. تعمل مجموعة الأدوات تلقائيا على البيانات المخصصة للتماسك الأمثل. نعرض مثالا عاما من مجموعة الأدوات على البيانات الزحف من مناقشات وسائل التواصل الاجتماعي الإنجليزية حول استهلاك الأغذية العضوية. تؤكد التصور نتائج دراسة بحثية مستهلكية نوعية. SocialVistum وإجراءات التدريب الخاصة به يمكن الوصول إليها عبر الإنترنت.

Recent research in opinion mining proposed word embedding-based topic modeling methods that provide superior coherence compared to traditional topic modeling. In this paper, we demonstrate how these methods can be used to display correlated topic models on social media texts using SocialVisTUM, our proposed interactive visualization toolkit. It displays a graph with topics as nodes and their correlations as edges. Further details are displayed interactively to support the exploration of large text collections, e.g., representative words and sentences of topics, topic and sentiment distributions, hierarchical topic clustering, and customizable, predefined topic labels. The toolkit optimizes automatically on custom data for optimal coherence. We show a working instance of the toolkit on data crawled from English social media discussions about organic food consumption. The visualization confirms findings of a qualitative consumer research study. SocialVisTUM and its training procedures are accessible online.