Utbytbarheten i ämnesmodeller som Latent Dirichlet Allocation (LDA) resulterar ofta i att inkonsekventa ämnen för textord spänner över som substantiv-fraser, som vanligtvis förväntas vara lokalt sammanhängande. Vi föreslår copulalDA, som utvidgar LDA genom att integrera en del av textstrukturen i modellen och lindrar det villkorliga oberoendet mellan de ordspecifika latenta ämnena med tanke på ämnesfördelningen per dokument. I detta syfte utgår vi ifrån att textens ord spänner över som substantivfraser är lokalt bundna och vi modellerar detta beroende med copulas. Vi visar empiriskt hur effektivt copulaLDA är på både inneboende och extrinsiska utvärderingsuppgifter på flera offentligt tillgängliga corpora.
För att extrahera semantiken i texten spänner, såsom substantiv-fraser, copulaLDA REF utvidgar LDA genom att integrera en del av textstrukturen i modellen och lätta den villkorliga självständighet antagande mellan ord-specifika latenta ämnen, med tanke på de per-dokument ämnesfördelningar.
Modeling topic dependencies in semantically coherent text spans with copulas
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}