dynamic topic models | BriefGPT

关键词dynamic topic models

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历史是生活的导师：利用神经嵌入进行古罗马文学的动态主题建模
使用 BERT 嵌入实现的动态主题模型与传统的统计模型（LDA 和 NMF）进行比较，模型主题遍布整个罗马文学存档，定量评估偏向统计模型，而定性评估对神经模型有更好的洞察力，此外，神经主题模型对超参数配置不敏感，使动态主题建模对历史研究人员
PDF7 days ago
ACL演化跟踪对比学习和无关词排除在链式自由时尚中建模动态主题
提出了一种新的神经模型来解决现有动态主题模型中的重复主题和不相关主题问题，并通过引入新的进化跟踪对比学习方法和不相关词排除方法来提高主题进化的质量和多样性。
PDFa month ago
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
PDF10 months ago
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
PDFa year ago
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。
PDF5 years ago
基于动态主题模型的观点论坛趋势追踪
本文介绍了一个名为 Viscovery 的平台，它可以用动态主题模型分析论坛中用户的意见，进行情感分析，可视化代表性意见和术语，实现舆情监控和管理。
PDF6 years ago
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。
PDF6 years ago