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Multilayer network based comparative document analysis (MUNCoDA)

机译:基于多层网络的比较文档分析(MUNCoDA)

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摘要

The proposed multilayer network-based comparative document analysis (MUNCoDA) method supports the identification of the common points of a set of documents, which deal with the same subject area. As documents are transformed into networks of informative word-pairs, the collection of documents form a multilayer network that allows the comparative evaluation of the texts. The multilayer network can be visualized and analyzed to highlight how the texts are structured. The topics of the documents can be clustered based on the developed similarity measures. By exploring the network centralities, topic importance values can be assigned. The method is fully automated by KNIME preprocessing tools and MATLAB/Octave code.
机译:所提出的基于多层网络的比较文档分析(MUNCoDA)方法支持识别处理相同主题领域的一组文档的共同点。随着文档被转换成信息丰富的单词对网络,文档的集合形成了一个多层网络,可以对文本进行比较评估。可以对多层网络进行可视化和分析,以突出显示文本的结构。可以基于开发的相似性度量对文档主题进行聚类。通过探索网络的中心性,可以分配主题重要性值。该方法由KNIME预处理工具和MATLAB / Octave代码完全自动化。

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