Анализ текстовых документов



         

Обнаружение сообществ в семантическом графе


Целью данного шага является автоматическое обнаружение сообществ в построенном семантическом графе. Для решения этой задачи мы применяем алгоритм Гирвана-Ньюмана. В результате работы алгоритма исходный граф разбивается на подграфы, которые представляют собой тематические сообщества терминов.

Для оценки качества разбиения некоторого графа на сообщества авторы [] предложили использовать меру модулярности (modularity) графа. Модулярность графа является свойством графа и некоторого его разбиения на подграфы. Она является мерой того, насколько данное разбиение качественно в том смысле, что существует много ребер, лежащих внутри сообществ, и мало ребер, лежащих вне сообществ (соединяющих сообщества между собой). На практике значение модулярности, лежащее в диапазоне от 0.3 до 0.7, означает, что сеть имеет вполне различимую структуру с сообществами, и применение алгоритма обнаружения сообществ имеет смысл.

Мы отметили, что семантические графы, построенные из текстовых документов (таких как, например, новостная статья, или научная статья), имеют значение модулярности от 0.3 до 0.5.


Содержание  Назад  Вперед