文件名称：融合DSTM和USTM方法的主题模型* (2014年)
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文件格式：PDF
更新时间：2024-06-15 03:46:32
工程技术 论文
当前监督或半监督隐藏狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型多数采用DSTM(downstreamsupervised topic model)或USTM(upstream supervised topic model)方式加入额外信息,使得模型具有较高的主题提取和数据降维能力,然而无法处理包含多种额外信息的学术文档数据。通过对LDA及其扩展模型的研究,提出了一种将DSTM和USTM结合的概率主题模型ART(author & reference topic)。AR