Jun, 2023

ATEM: 一种用于检测科学档案中新兴主题的主题演化模型

PDF
TL;DRATEM 是一种新型框架，基于动态主题建模和动态图嵌入技术，探索科技文献库中文献内容和引用的动态变化，发现新兴的跨学科研究主题，实验结果表明，ATEM 可以有效地检测计算机科学文章数据库中的新兴跨学科主题。
topic evolutiondynamic topic modelingdynamic graph embeddingcontextual emergencecross-disciplinary topics
发现论文，激发创造
  • ANTM: 基于对齐的神经主题模型用于探索快速演化的话题

    本文介绍了 Aligned Neural Topic Model（ANTM）, 一种动态神经主题模型，它使用文本嵌入来计算不同时间段内的语义相似文档的集群，并对齐文档集群以表示其演变。实验证明 ANTM 在主题相干性和多样性方面均优于其他模型。

    Feb, 2023

  • 动态嵌入主题模型

    该研究采用动态主题模型和词嵌入模型组合设计了一种动态嵌入主题模型，通过向每个时间步长中的嵌入表示赋值主题，该模型能够学习到平滑的主题轨迹，并在三个不同的语料库上发现，在文档完成任务中，该模型优于动态 LDA，而且比 LDA 更易于训练。

    Jul, 2019

  • 关键词辅助的嵌入式主题模型

    本文提出了关键词辅助嵌入式主题模型（KeyETM)，它使嵌入式主题模型（ETM）得以利用用户先前领域知识中的信息，从而在量化指标和主题干扰任务的实验中展现了优秀的表现，而不仅仅是将话题模型作为无监督模型。

    Nov, 2021

  • 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

  • 关键词协助主题模型

    本文提出了一种关键词辅助的主题模型，通过提供一小部分关键词，可以大大提高主题模型的测量性能，该模型具有更好的可解释性和文档分类性能，并且对主题数量的敏感性较小。

    Apr, 2020

  • 分析时间序列文档集的动态和静态主题模型

    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。

    May, 2018

  • 协同主题建模

    我们提出了一种名为 “协调主题建模” 的新问题，旨在通过复用现有知识来更加可解释地表示语料库，并设计了一种基于嵌入式的协调主题模型（ECTM），该模型通过引入主题和文档级别的监督和自训练机制来解决此问题，并在多个领域进行的广泛实验表明我们的模型优于其他基线。

    Oct, 2022

  • 对抗神经主题模型

    提出了基于生成对抗网络的话题模型，称为 Adversarial-neural Topic Model（ATM）。ATM 可以在生成语义话题的同时，生成单词级别的语义表示，并成功应用于开放领域事件提取。

    Nov, 2018

  • 嵌入空间中的主题建模

    本研究提出了一种新的主题模型，嵌入式主题模型（ETM），通过将传统的主题模型与词嵌入技术相结合，成功发现了即使在包含生僻词和停用词的大词汇表中也具有可解释性的主题。此外，研究还开发了高效的变分推理算法来拟合 ETM 进行预测。

    Jul, 2019

  • 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