Oct, 2014

一种可证明的基于 SVD 的算法，用于学习主导混合语料库中的主题

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TL;DR本文提出了一种具有高效性、准确性的 LDA 模型的推理算法，该算法使用 SVD 进行主题恢复，并考虑了实际情况下主题的特点，如抓关键词和主要混合分布的假设。
发现论文，激发创造
  • 潜在狄利克雷分配的谱算法

    提出了一种名为 ECA 的学习流程，基于低阶矩的光谱分解，它可以恢复多种混合模型的参数，并在仅使用三元统计时正确恢复主题概率向量和主题优先级，因此具有可扩展性。

    Apr, 2012

  • 学习主题模型 —— 走出奇异值分解

    该论文从理论上证明了利用非负矩阵分解（NMF）作为主要工具来实现主题模型学习算法的可行性，具有学习效率高，不需要数据满足某些限制条件等优点，可用于包含主题 - 主题相关性的模型。

    Apr, 2012

  • 可分主题发现的充分必要条件和可证明有效性算法

    该研究开发了一种新的、能够实现概率混合共享潜在因素发现主题的算法，针对包含唯一新单词的共享潜在因素的主题模型，利用几何分析实现了高效计算和分布式数据挖掘应用。

    Aug, 2015

  • 监督式主题模型

    介绍了一种新的统计模型 —— 监督潜在狄利克雷分配（SLDA），应用变分方法处理难以计算的后验期望，解决回答类型的多样性并预测新文档的回答数值。与现代正则化回归以及无监督 LDA 分析相比，SLDA 有显著优势。

    Mar, 2010

  • 一种高再现性和高准确度的自动化主题分类方法

    通过比较 LDA 和社区检测算法的优缺点，该研究提出一种用于主题发现的新算法，可在英文维基百科大规模文章中展现层次结构，提高文本分析系统的可靠性。

    Feb, 2014

  • 主题模型的网络方法

    采用随机块模型方法，针对主题建模中存在的问题，提出了一种更具通用性和原则性的框架，该框架能够自动检测主题数和分级群集单词和文档，从而比 LDA 在统计模型选择方面提供更好的主题模型。

    Aug, 2017

  • 科学的相关主题模型

    本文提出了相关话题模型（CTM），通过逻辑正态分布，展现留言比例的相关性，我们还推导出了适用于该模型的快速变分推理算法，并将其应用于 Science 1990-1999 年间发表的文章，数据集包括 57M 词，证明 CTM 比 LDA 拟合效果更好，并将其作为大型文本集成探索性工具。

    Aug, 2007

  • LDA2VEC：利用狄利克雷主题模型和词嵌入相结合

    本研究介绍了 lda2vec 模型，它可以联合学习文档层次上主题向量的 Dirichlet 分布与密集的单词向量，并且相对于连续的密集文档表示，可以产生更稀疏、可解释的文档混合分布。

    May, 2016

  • 信念传播学习主题模型

    该研究提出了一种基于马尔可夫随机场框架下的因子图表示方法，实现了传统信念传播算法对隐含狄利克雷分配模型的近似推理和参数估计，该算法在速度和准确性方面均具有竞争力，并且可以成为基于 LDA 的话题模型的通用学习方案。

    Sep, 2011

  • 随机折叠变分贝叶斯推断用于潜在狄利克雷分配

    该研究提出了一种基于折叠变分贝叶斯推断技术的随机算法，能快速准确地从大规模数字文本信息中学习话题模型并与人交互分析。

    May, 2013