Ämnesbaserad modellering har blivit en populär metod som används för dataanalys inom olika områden inklusive textdokument. Previous topic model approachs, såsom probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) och Latent Dirichlet Allocation (LDA), har visat imponerande framgång i att upptäcka lågrankade dolda strukturer för att modellera textdokument. Dessa metoder tar dock inte hänsyn till datans mångfaldiga struktur, som i allmänhet är informativ för kartläggning av icke-linjär dimensionsminskning. Senare ämnesmodell tillvägagångssätt, Laplacian PLSI (LapPLSI) och lokalt konsekvent Topic Model (LTM), har införlivat den lokala mångfaldiga strukturen i ämnesmodeller och har visat resulterande fördelar. Men de misslyckas med att uppnå full diskriminerande kraft av mångfaldigt lärande eftersom de bara öka närheten mellan de lågtstående representationer av grannpar utan någon hänsyn till icke-grannar par. I den här artikeln föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, Discriminative Topic Model (DTM), som separerar icke-grannar par från varandra förutom att föra grannpar närmare varandra, vilket bevarar den globala mångfaldiga strukturen samt förbättrar den lokala konsekvensen. Vi presenterar också en ny modellanpassningsalgoritm baserad på den generaliserade EM-algoritmen och konceptet Pareto förbättring. Vi demonstrerar empiriskt framgången för DTM i form av oövervakad klusterbildning och halvövervakad klassificeringsnoggrannhet på textkorpora och robusthet i förhållande till parametrar jämfört med toppmoderna tekniker.
Dessutom, för att ärva den fulla diskriminerande kraften från den globala mångfaldiga strukturen, DTM går längre att överväga negativa relationer över dokument REF.
Discriminative Topic Modeling Based on Manifold Learning
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}