Emerging Research Topic Detection Using Filtered-LDA
Comparing two sets of documents to identify new topics is useful in many applications, like discovering trending topics from sets of scientific papers, emerging topic detection in microblogs, and interpreting sentiment variations in Twitter. In this paper, the main topic-modeling-based approaches to...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Alattar, Fuad (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Shaalan, Khaled (author) |
| منشور في: |
2021
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://bspace.buid.ac.ae/handle/1234/2987 https://doi.org/10.3390/ai2040035. |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Using Artificial Intelligence to Understand What Causes Sentiment Changes on Social Media
حسب: ALATTAR , FUAD
منشور في: (2021) -
Artificial Intelligence Frameworks for Sentiment Variations’ Reasoning and Emerging Topic Detection
حسب: ALATTAR, FUAD ABDELWAHAB ABDELQADER
منشور في: (2021) -
A Survey on Opinion Reason Mining and Interpreting Sentiment Variations
حسب: ALATTAR, FUAD
منشور في: (2021) -
Topical treatments for atopic dermatitis (eczema): Systematic review and network meta-analysis of randomized trials
حسب: Derek K., Chu
منشور في: (2023) -
Rethinking the Bottom Bun: Assessing Topic Closers
حسب: Thomas, Anuja Mariyam
منشور في: (2021)