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supervised topic models
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基于众包的监督主题模型用于分类与回归学习
本文提出了两种基于监督学习的主题模型,分别用于分类和回归,能够考虑到实践中在不同的标注者之间遇到的多样性和偏见。同时,我们还开发了一种有效的随机变分推断算法,能够适应非常大的数据集,并在实验中证明了该模型相对于现有技术的优越性。
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6 years ago
具有数据增强的 Gibbs 最大裕度主题模型
本文提出了 Gibbs max-margin 监督主题模型的新型损失函数,通过引入增广变量和解析地消除 Dirichlet 变量,从而开发了简单的 Gibbs 抽样算法以解决多个潜在 SVM 子问题,且无需限制假设和解决 SVM 子问题,从
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11 years ago
ACL
使用数据增强的改进贝叶斯逻辑回归监督主题模型
本文介绍使用正则化常量和 Gibbs 采样算法的辅助泊松 - 伽马变量,增强 PF 主题模型的性能。实证结果表明,该算法可以显著提高预测性能和时间效率
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11 years ago
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