資料介紹
針對傳統(tǒng)基于多項(xiàng)式分布的主題模型不能較好地刻畫文檔中詞匯突發(fā)的現(xiàn)象,綜合考慮文本集固有的時(shí)間信息,提出一種面向詞匯突發(fā)的 Dirichlet組合多項(xiàng)式(DCM)連續(xù)時(shí)間主題模型。采用 DCM 分布對文本集中的詞匯突發(fā)現(xiàn)象進(jìn)行建模,利用 Beta分布刻畫文本集中的時(shí)間特征,通過 Gibbs采樣和不動點(diǎn)迭代法實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在預(yù)設(shè)主題數(shù)目較少的情況下,與 ToT和 DCMLDA模型相比,該模型具有明顯的泛化性能優(yōu)勢,并且可以有效揭示出文本集中潛在的主題演化趨勢。
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