文件名称：语义图的概率主题建模
文件大小：128KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-04-26 05:59:27
研究论文
在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即带有语义图的主题模型（TMSG），它将主题模型与DBpedia的丰富知识相结合。 首先，我们使用文档实体链接系统（即DBpedia Spotlight）从文档集中提取消歧的实体，从该数据库中，从DBpedia创建两种类型的实体图，分别捕获本地和全局上下文知识。 给定文档的语义图表示形式，我们使用语义图的歧义实体传播固有的主题文档分布。 在两个真实世界的数据集上进行的实验表明，TMSG可以大大优于最新技术，即作者-主题模型（ATM）和带偏向传播的主题模型（TMBP）。