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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Industrial Memories: Exploring the Findings of Government Inquiries with Neural Word Embedding and Machine Learning

verfasst von : Susan Leavy, Emilie Pine, Mark T. Keane

Erschienen in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present a text mining system to support the exploration of large volumes of text detailing the findings of government inquiries. Despite their historical significance and potential societal impact, key findings of inquiries are often hidden within lengthy documents and remain inaccessible to the general public. We transform the findings of the Irish government’s inquiry into industrial schools and through the use of word embedding, text classification and visualization, present an interactive web-based platform that enables the exploration of the text to uncover new historical insights. Code related to this paper is available at: https://​industrialmemori​es.​ucd.​ie.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Finkel, J.R., Grenager, T., Manning, C.: Incorporating non-local information into information extraction systems by Gibbs sampling. In: Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics, pp. 363–370. Association for Computational Linguistics (2005) Finkel, J.R., Grenager, T., Manning, C.: Incorporating non-local information into information extraction systems by Gibbs sampling. In: Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics, pp. 363–370. Association for Computational Linguistics (2005)
2.
Zurück zum Zitat Kitchin, R.: The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage, Newcastle upon Tyne (2014) Kitchin, R.: The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage, Newcastle upon Tyne (2014)
3.
Zurück zum Zitat Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G.S., Dean, J.: Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In: Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3111–3119 (2013) Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G.S., Dean, J.: Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In: Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3111–3119 (2013)
4.
Zurück zum Zitat Polikar, R.: Ensemble based systems in decision making. IEEE Circ. Syst. Mag. 6(3), 21–45 (2006)CrossRef Polikar, R.: Ensemble based systems in decision making. IEEE Circ. Syst. Mag. 6(3), 21–45 (2006)CrossRef
Metadaten
Titel
Industrial Memories: Exploring the Findings of Government Inquiries with Neural Word Embedding and Machine Learning
verfasst von
Susan Leavy
Emilie Pine
Mark T. Keane
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-10997-4_52

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