I detta dokument presenteras en ny oövervakad metod för hierarkisk ämnessegmentering. Lexisk sammanhållning - arbetshästen av oövervakad linjär segmentering - behandlas som ett flerskaligt fenomen, och formaliseras i en Bayesisk miljö. Varje ord token är modellerad som en dragning från en pyramid av latent ämne modeller, där strukturen av pyramiden begränsas till att inducera en hierarkisk segmentering. Inference tar formen av en koordinat-ascent algoritm, itererar mellan två steg: ett nytt dynamiskt program för att erhålla den globalt-optimala hierarkiska segmentering, och kollapsade variational Bayesian inference över de dolda variablerna. Det resulterande systemet är snabbt och exakt, och jämför väl mot heuristiska alternativ.
HierBayes REF ) är en oövervakad algoritm formaliserad i en Bayesian probabilistic ram.
Hierarchical Text Segmentation from Multi-Scale Lexical Cohesion
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}