利用文本挖掘探索 Daschle 文献集
信息检索
2019-04-30 v1 应用统计
摘要
一位来自南达科他州的美国参议员捐赠了其在担任众议员和参议员期间积累的文献，收藏于南达科他州立大学的 Bridges 图书馆。本项目研究了利用定量统计方法探索这一庞大文献集中部分内容的作用。使用包括潜在狄利克雷分配（LDA）模型在内的自然语言处理方法，对可用的扫描文献和来自选民的电子邮件进行分析。该模型识别了给定文献集中讨论的主要主题。Daschle 参议员职业生涯中的重要事件和热门议题反映在模型主题的变化中。这些定量统计方法在不需大量人力或时间的情况下提供了海量文本的摘要，并可应用于类似文献集。
引用
@article{arxiv.1904.12623,
title = {Exploring the Daschle Collection using Text Mining},
author = {Damon Bayer and Semhar Michael},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12623},
year = {2019}
}