面向概念分析的大范围概念外延检测
计算与语言
2017-06-20 v1
摘要
当对概念进行概念分析时，哲学家关注文本中概念的所有表达形式——无论是直接的还是间接的、显式的还是隐式的。本文中，我们尝试基于主题的方法自动化检测概念表达，以促进哲学概念分析。我们提出基于LDA的六种方法，并在一个由专家和未专家标注的新法院判决语料上评估它们。结果表明这些方法比关键词启发式（常在许多语境中作为概念检测启发式）有显著改进。虽然还需更多工作，这表明通过主题检测概念可作为一种通用方法，至少用于一些未被朴素关键词方法捕获的概念表达形式。
引用
@article{arxiv.1706.05723,
title = {Detecting Large Concept Extensions for Conceptual Analysis},
author = {Louis Chartrand and Jackie C. K. Cheung and Mohamed Bouguessa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05723},
year = {2017}
}