Vi föreslår Sentence Level Recurrent Topic Model (SLRTM), en ny ämnesmodell som antar generering av varje ord inom en mening att vara beroende av både ämnet för meningen och hela historien av dess föregående ord i meningen. Olika från konventionella ämnesmodeller som till stor del ignorerar den sekventiella ordningen av ord eller deras ämnessammanhållning, ger SLRTM full karakterisering till dem genom att använda en Recurrent Neural Networks (RNN) baserad ram. Experimentella resultat har visat att SLRTM överträffar flera starka baslinjer för olika uppgifter. Dessutom kan SLRTM automatiskt generera meningar som ges ett ämne (dvs. ämnen till meningar), vilket är en viktig teknik för verkliga tillämpningar såsom personlig kort text konversation.
I REF föreslogs en återkommande ämnesmodell på meningsnivå under förutsättning att varje ords generering inom en mening är beroende av både meningens ämne och den historiska bakgrunden till dess föregående ord i meningen.
Sentence Level Recurrent Topic Model: Letting Topics Speak for Themselves
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}