Topiska modeller har visat sig vara ett användbart verktyg för att upptäcka latenta strukturer i dokumentsamlingar. Men de flesta dokumentsamlingar kommer ofta som temporalströmmar och därmed flera aspekter av den latenta strukturen såsom antalet ämnen, ämnenas distribution och popularitet är tid-evolverande. Flera modeller finns som modellerar utvecklingen av vissa men inte alla av ovanstående aspekter. I detta papper introducerar vi oändliga dynamiska ämnesmodeller, iDTM, som kan tillgodose utvecklingen av alla ovannämnda aspekter. Vår modell förutsätter att dokumenten är organiserade i epoker, där dokumenten inom varje epok är utbytbara men ordningen mellan dokumenten upprätthålls över epoker. iDTM möjliggör obegränsat antal ämnen: ämnen kan dö eller födas vid vilken epok som helst, och representationen av varje ämne kan utvecklas enligt en markoviansk dynamik. Vi använder iDTM för att analysera födelsen och utvecklingen av ämnen i NIPS community och utvärdera effektiviteten av vår modell på både simulerade och verkliga dataset med gynnsamma resultat.
Ahmed och Xing REF introducerade oändliga dynamiska temamodeller (iDTM) som kan anpassa antalet ämnen, ordfördelningen av ämnen och ämnenas popularitet över tiden.
Timeline: A Dynamic Hierarchical Dirichlet Process Model for Recovering Birth/Death and Evolution of Topics in Text Stream
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}