Även om helt generativa modeller framgångsrikt har använts för att modellera innehållet i textdokument, är de ofta besvärliga att tillämpa på kombinationer av textdata och dokumentmetadata. I detta dokument föreslår vi en dirichlet-multinomial regression (DMR) ämnesmodell som innehåller en log-linear prior på dokument-topic distributioner som är en funktion av observerade funktioner i dokumentet, såsom författare, publiceringsplats, referenser, och datum. Vi visar att genom att välja lämpliga funktioner, DMR ämnesmodeller kan möta eller överträffa prestandan hos flera tidigare publicerade ämnesmodeller utformade för specifika data.
Mimno och McCallum REF föreslog ämnesmodellen Dirichlet-multinomial regression (DMR), som innehåller en log-linear före de dokument-topic distributionerna, där föregående är en funktion av de observerade dokumentfunktionerna.
Topic Models Conditioned on Arbitrary Features with Dirichlet-multinomial Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}