dynamic topic modeling | BriefGPT

关键词dynamic topic modeling

搜索结果 - 6

CFTM：连续时间分数主题模型
本文介绍了连续时间分数主题模型（cFTM），这是一种新的动态主题建模方法，它利用分数布朗运动（fBm）有效地识别时间上的主题和词分布的正向或负向相关性，揭示出长期依赖或粗糙性。我们的理论分析证明了 cFTM 可以捕捉主题和词分布中的这种长期
PDF5 months ago
ATEM: 一种用于检测科学档案中新兴主题的主题演化模型
ATEM 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。
PDFa year ago
ACL深度时间循环复制 Softmax 在时序话题趋势中的应用
本文提出了一种新的无监督神经动态主题模型 ——RNNRSM，该模型有利于在时间序列文档集合中识别主题趋势，并引入了一个用于量化模型捕捉单词演变的指标 SPAN。通过对 19 年 NLP 研究文章的应用，与现有主题模型相比，RNNRSM 表现
PDF7 years ago
运用动态主题建模探索欧洲议会的政治议程
本研究使用基于两层非负矩阵分解（NMF）的新动态主题建模方法分析了欧洲议会（EP）大会的政治议程及议员的讲话反应，结果显示两层 NMF 是现有动态主题建模方法的有力替代，并可揭示不受现有方法捕捉的专业主题和相关词汇。政治议程在欧洲议会显著演
PDF8 years ago
揭示欧洲议会全体会议的政治议程：一个主题分析
使用动态主题模型，分析欧洲议会议员在议会演讲中的政治互动，发现议会的政治议程有着显著的演变，受到议会委员会结构以及欧盟条约公投等外部事件的影响。
PDF9 years ago
ICML基于依赖关系的分层规范随机测度用于动态主题建模
开发一种依赖分层规范随机测度的方法并将其应用于动态主题建模，该方法通过测度的底层泊松过程的叠加、子采样和点转移来形成依赖关系，使用的测度包括呈幂律特性的规范化广义伽玛过程，此外，实验表明，通过该方法的模型比以前模型的效果更好。
PDF12 years ago