一种面向词汇突发的连续时间主题模型

• 作者: 刘良选 黄梦醒
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主题模型 潜在 Dirichlet分配 词汇突发 Dirichlet组合多项式 Gibbs采样 不动点迭代法
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 195-201
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.11.032

摘要

针对传统基于多项式分布的主题模型不能较好地刻画文档中词汇突发的现象，综合考虑文本集固有的时间信息，提出一种面向词汇突发的 Dirichlet组合多项式（DCM）连续时间主题模型。采用 DCM分布对文本集中的词汇突发现象进行建模，利用 Beta分布刻画文本集中的时间特征，通过 Gibbs采样和不动点迭代法实现模型参数的估计。实验结果表明，在预设主题数目较少的情况下，与 ToT 和 DCMLDA模型相比，该模型具有明显的泛化性能优势，并且可以有效揭示出文本集中潜在的主题演化趋势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄梦醒	海南大学信息科学技术学院	29	222	8.0	13.0
2	刘良选	海南大学信息科学技术学院	2	14	2.0	2.0