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突发特征的主题模型

报告时间:2013-11-29   报告人:张海滨

突发特征的主题模型

报告人:张海滨   报告时间:2013-11-29
 
地点:厦门大学软件学院科研一号楼313会议室
 
传统的主题模型LDA能够对共享主题的文档集合建模,但是不能表示出特征词的突发特性。基于这个问题,文章中提出了一种DCM狄利克雷混合分布来对突发特性进行建模。实验比较表示在文本和非文本数据集下,该概率模型的似然性优与LDA的效果好。文中重点介绍了传统LDA模型如何生成该文档的一个主题分布,然后再生成词的集合。吉布斯分布对于参数设置的优化以及DCM分布对LDA的改进。
厦门大学 厦门大学软件学院 厦门大学智能与科学系 厦门大学信息科学学院 厦门大学模式分析与机器智能研究中心