基于共享背景主题的 Labeled LDA 模型

• 作者: 李平 江雨燕 王清
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐藏狄利克雷分配 文本分析 多标记学习 半监督聚类
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 页码范围: 1794-1799
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.23
• 字数: 4603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.09.020

摘要

隐藏狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation ，LDA ）模型被广泛应用于文本分析、图像识别等领域。但由于LDA及其扩展模型多为无监督学习模型，无法将其应用于分类任务中。本文通过研究文档标记与LDA模型中主题的映射关系，提出一种新的Labeled LDA模型（Shared Background Topics Labeled LDA ，SBTL-LDA ）。在SBTL-LDA模型中每个标记除了存在若干个独享的局部主题外，还存在若干个共享的背景（Background ）主题，这样可以有效分析不同标记所含主题之间的依赖关系，而文档标记被映射为局部主题和共享主题的组合，因此SBTL-LDA模型可以有效提升文档标记判别的准确性。同时SBTL-LDA模型还可以看成是一种半监督聚类模型，在对文档进行聚类分析的过程中模型可以有效的利用文档的标记信息提升文档聚类效果。实验证明SBTL-LDA模型能够有效解决PLDA模型中主题之间的相似性和依赖关系，具有良好的多标记判别能力，并且具有优于LDA、PLDA模型的文档聚类效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江雨燕	安徽工业大学管理科学与工程学院	50	267	9.0	13.0
2	李平	安徽工业大学管理科学与工程学院	32	147	6.0	11.0
3	王清	安徽工业大学管理科学与工程学院	6	58	3.0	6.0