用于揭示大型文本集合中潜在主题的交互式概念学习

不同学科领域的专家常希望对大型文本集合进行理解。传统上，这一挑战或通过带噪声的无监督技术（如主题模型）应对，或通过手动主题发现流程解决。本文将主题的定义扩展为不仅包含词分布，还涵盖领域专家认定的相关广义概念。随后，我们提出一个在不同抽象层级接收并编码专家反馈的交互式框架。我们的框架在自动化与人工编码间取得平衡，使专家在保持其研究掌控力的同时减少所需的手工工作量。