Både temat modellering och ord inbädda kartdokument på ett lågdimensionellt utrymme, med de tidigare klusterorden i ett globalt ämnesutrymme och det senare i ett lokalt kontinuerligt inbäddat utrymme. I denna studie föreslår vi TMSA-ramverket för att förena dessa två kompletterande mönster genom att bygga upp en mekanism för ömsesidigt lärande mellan word-cooccurrence-baserad ämnesmodellering och autoencoder. I vår modell, ord ämnen som genereras med ämnesmodellering överförs till auto-encoder för att införa ämne sparty så att auto-encoder kan lära ämnesrelevanta ord representationer. I gengäld skickas ordet inbäddning lärt av autoencoder tillbaka till ämnesmodellering för att förbättra kvaliteten på ämne generationer. Empiriska studier visar hur effektiv den föreslagna TMSA-modellen är när det gäller att upptäcka ämnen och inbädda ord.
REF föreslår ett enhetligt ramverk TMSA (Aktuell modellering och Sparse Autoencoder) för att förbättra ämnesupptäckt och ord inbäddning samtidigt via en mekanism för ömsesidigt lärande.
TMSA: A Mutual Learning Model for Topic Discovery and Word Embedding
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}