Den enkla tillstånd och andra starkare villkor som innebär att det nyligen har spelat en central roll i att utveckla polynom tid algoritmer med bevisbar asymptotic konsistens och prov komplexitet garantier för ämnesuppskattning i separerade ämnesmodeller. Av dessa algoritmer är de som enbart förlitar sig på det enkla tillståndet opraktiska medan de praktiska behöver starkare villkor. I detta dokument visar vi, för första gången, att det simpliciella tillståndet är ett grundläggande, algoritm-oberoende, informations-teoretiskt nödvändigt villkor för konsekvent separerad ämnesuppskattning. Dessutom, under enbart det enkla tillståndet, presenterar vi en praktisk quadratic-komplexitet algoritm baserad på slumpmässiga projektioner som konsekvent detekterar alla nya ord av alla ämnen med endast upp till andra ordningen empiriska ord ögonblick. Denna algoritm är möjlig att distribuera genomförandet gör det attraktivt för "big-data" scenarier som omfattar ett nätverk av stora distribuerade databaser.
I REF krävs ett full-rankat tillstånd för konsekvent ämnesuppskattning.
Necessary and Sufficient Conditions for Novel Word Detection in Separable Topic Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}