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Visualizing the Topical Structure of the Medical Sciences: A Self-Organizing Map Approach

机译:可视化的医学科学的话题结构:自组织图方法

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摘要

BackgroundWe implement a high-resolution visualization of the medical knowledge domain using the self-organizing map (SOM) method, based on a corpus of over two million publications. While self-organizing maps have been used for document visualization for some time, (1) little is known about how to deal with truly large document collections in conjunction with a large number of SOM neurons, (2) post-training geometric and semiotic transformations of the SOM tend to be limited, and (3) no user studies have been conducted with domain experts to validate the utility and readability of the resulting visualizations. Our study makes key contributions to all of these issues.
机译:背景我们基于超过200万种出版物的语料库,使用自组织映射(SOM)方法实现医学知识领域的高分辨率可视化。自组织图已用于文档可视化已有一段时间了,(1)很少了解如何结合大量SOM神经元处理真正的大型文档集合,(2)训练后的几何和符号转换SOM的数量往往会受到限制,并且(3)尚未与领域专家进行过用户研究,无法验证所得可视化的实用性和可读性。我们的研究为所有这些问题做出了重要贡献。

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