ACLMay, 2018

分析时间序列文档集的动态和静态主题模型

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TL;DR本文提出一个动态和静态主题模型，能同时考虑时间上的主题演化和每个时间的主题层级结构，以此来分析结构化的时间序列文档。作者通过实验表明，该方法在科学论文集的主题提取方面优于传统模型，并展示了提取出的主题结构，以此来帮助对研究活动进行分析。
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发现论文，激发创造
  • Timeline：一种动态层级狄利克雷过程模型，用于恢复文本流中主题的出生 / 死亡和演化

    本文提出了无限动态主题模型 (iDTM)，该模型能够适应文档集合中主题数量、主题分布和流行度等潜在结构的时空演化，使用该模型对 NIPS 社区中的主题进行了分析并在模拟和真实数据集上进行了评估，结果良好。

    Mar, 2012

  • 发现一个随时间演化的文档语料库的主题结构

    本文提出一种基于离散化时间的 epochs、使用层次狄利克雷过程的话题发现，以及可以建模复杂话题变化的时间相似性图的新框架，实验表明该算法能够准确捕捉医学文献语料库的发展和演变。

    Dec, 2015

  • 神经动态聚焦主题模型

    本文提出了一种基于神经组态推断的动态聚焦主题模型，该模型能够跟踪主题的出现情况以及活跃度，并在各种任务中实现了比其他主题模型更好的泛化能力和类似的预测能力。

    Jan, 2023

  • 评估动态主题模型

    本研究提出了一种用于动态主题模型中定量评估主题演变的新型评估方法，分析了每个主题在时间上的质量变化，并将主题质量与模型的时间一致性相结合。通过对合成数据和现有动态主题模型数据的应用以及人工评估，验证了所提出的评估方法的实用性。研究结果可用于识别变化的主题，评估不同的动态主题模型，并指导未来研究。

    Sep, 2023

  • 连续时间动态主题模型

    本文介绍了一种新的连续时间动态主题模型（cDTM），它使用布朗运动模拟文档序列中的潜在主题，通过稀疏观测值使用变分推理算法进行有效推断。我们在两个新闻语料库上测试了该模型，并通过预测困惑度和时间戳预测等指标进行了评估。

    Jun, 2012

  • 非参数混合模型用于时间序列主题建模

    本文提出了一种非参数的 Topics over Time (npTOT) 模型，该模型具有无限数量的主题和对主题流行度的时间变化的灵活分布，并使用 collapsed Gibbs sampler 比较了该模型的优越性。

    Aug, 2012

  • 主题模型的稳定性分析，需要多少主题？

    本文提出了一种基于术语稳定性分析策略的主题建模方法，该方法基于矩阵分解的主题建模方法在一系列语料库上得到验证，可以成功指导模型选择过程。

    Apr, 2014

  • 动态嵌入主题模型与变点检测用于探索文学历史假设

    我们提出了一种新颖的动态嵌入式主题模型和转折点检测的组合方法，用于探索古典与早期基督教拉丁语中词汇语义情态的历时变化。我们展示了几种方法来寻找和描述产出中的模式，并将其与比较文学和经典学中的传统学术研究联系起来。这种简单的无监督语义变化模型方法可以应用于任何合适的语料库，我们最后讨论了未来的方向和改进，以使噪声更大、经过整理较少的材料达到这个阈值。

    Jan, 2024

  • 使用 Word2Vec 进行话题的时间分析

    本研究提出了一种新的方法来检测和可视化主题的趋势，其中使用 k-means 聚类和余弦相似性模型来确定主题的移动路径与方向，并在各种媒体机构的文章数据集上进行了测试。

    Sep, 2022

  • 可扩展的广义动态主题模型

    本篇论文介绍了针对动态主题模型的一些新成果，包括将可计算先前从 Wiener 过程扩展到通用的高斯过程，提出了基于随机变分推理和稀疏高斯过程的可扩展近似推理方法，实验结果表明扩展模型可以发现以前无法找到的有趣模式。

    Mar, 2018