Abstrakt. Algoritmer som möjliggör automatisk brytning av olika ämnen i dokumentsamlingar har blivit allt viktigare på grund av deras tillämpningar inom många områden och den omfattande ökningen av antalet dokument inom olika områden. I detta dokument föreslår vi en generativ modell baserad på latent Dirichlet tilldelning som integrerar tidsbeställningen av dokumenten i den generativa processen på ett iterativt sätt. Dokumentsamlingen är uppdelad i tidssegment där de upptäckta ämnena i varje segment sprids för att påverka ämnesupptäckten i efterföljande tidssegment. Våra experimentella resultat på en samling akademiska uppsatser från CiteSeer arkivet visar att segmenterad ämnesmodell effektivt kan upptäcka olika ämnen och deras utveckling över tid.
REF introducerar Segmented Author-Topic-modellen som utökar ATM genom att lägga till tidsbeställning av dokument för att ta itu med problemet med ämnesutveckling.
Topic and Trend Detection in Text Collections using Latent Dirichlet Allocation
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}