概念主题聚合

数据的爆炸式增长使得传统的手动检查变得不可行， necessitating 使用计算方法进行高效的数据探索。主题建模已成为分析大规模文本数据集的强大工具，使人能够提取潜在的语义结构。然而，现有的主题建模方法往往难以提供可解释的表示，从而难以深入洞察数据结构和内容。在本文中，我们提出了 FAT-CAT 方法，基于形式概念分析（FCA）来增强有意义的主题聚合和可视化发现的主题。我们的 methods 能够处理多样化的主题和文件类型——按目录分组——以构建概念格，提供其主题分布的结构化、分层表示。在 ETYNTKE 数据集上的案例研究中，我们评估了我们方法的有效性，对比其他表示方法，证明 FCA-based 聚合比现有主题建模技术提供了更有意义和可解释的数据集组成洞察。