Med den snabba tillväxten av sociala webbapplikationer som Twitter och online-annonser blir uppgiften att förstå korta texter allt viktigare. De flesta traditionella textbrytningstekniker är utformade för att hantera dokument med lång text. För korta textmeddelanden är många av de befintliga teknikerna inte effektiva på grund av att textrepresentationerna är sparsamma. För att förstå korta meddelanden, observerar vi att det ofta är möjligt att hitta topikalt relaterade långa texter, som kan användas som hjälpdata vid brytning av mål korta texter data. I den här artikeln presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att samla korta textmeddelanden via överföringslärande från hjälpdata för långtext. Vi visar att även om några tidigare verk för att förbättra korta textkluster med relaterade långa texter existerar, de flesta av dem ignorerar semantiska och aktuella inkonsekvenser mellan målet och hjälpdata och kan skada klustret prestanda på de korta texterna. För att ta hänsyn till eventuella inkonsekvenser mellan käll- och måldata föreslår vi en ny ämnesmodell -Dual Latent Dirichlet Allocation (DLDA) modell, som tillsammans lär sig två uppsättningar ämnen om korta och långa texter och par ämnesparametrar för att hantera potentiella inkonsekvenser mellan datamängder. Vi demonstrerar genom storskaliga klusterexperiment på både annonser och Twitter-data att vi kan uppnå överlägsen prestanda över flera toppmoderna tekniker för klusterering av korta textdokument.
För korta textkluster, Dual Latent Dirichlet Allokering lär sig ämnen från både korta texter och kompletterande dokument REF.
Transferring topical knowledge from auxiliary long texts for short text clustering
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}