De flesta ämnesmodeller, såsom latent Dirichlet tilldelning, förlitar sig på säck-of-word antagande. Ordordning och fraser är dock ofta kritiska för att fånga betydelsen av text i många textbrytningsuppgifter. Detta dokument presenterar aktuella n-gram, en ämnesmodell som upptäcker ämnen samt aktuella fraser. Den probabilistiska modellen genererar ord i sin textordning genom att för varje ord först ta del av ett ämne, sedan ta del av dess status som ett unigram eller bigram och sedan ta del av ordet från en ämnesspecifik unigram- eller bigramdistribution. På så sätt kan vår modell modellera "vita hus" som en speciell meningsfras i ämnet "politik", men inte i ämnet "fastighet". Successiva bigrams bildar längre fraser. Vi presenterar experiment som visar meningsfulla fraser och mer tolkningsbara ämnen från NIPS data och förbättrad informationssökning prestanda på en TREC samling.
Wang et al Ref föreslår en aktuell n-grammodell som kan extrahera meningsfulla fraser och ämnen.
Topical N-Grams: Phrase and Topic Discovery, with an Application to Information Retrieval
{'venue': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'journal': 'Seventh IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2007)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}