I detta dokument utvecklar vi den kontinuerliga tidsdynamiska ämnesmodellen (cDTM). CDTM är en dynamisk ämnesmodell som använder Brownian rörelse för att modellera de latenta ämnena genom en sekventiell samling av dokument, där en "topic" är ett mönster av ordanvändning som vi förväntar oss att utvecklas under samlingens gång. Vi härleder en effektiv variationsmässig approximativ inferencealgoritm som drar nytta av det glesa i observationer i text, en egenskap som gör att vi enkelt kan hantera många tidspunkter. I motsats till cDTM kräver den ursprungliga diskreta tidsdynamiska ämnesmodellen (dDTM) att tiden diskretiseras. Dessutom, komplexiteten i variationsinferens för DDTM växer snabbt när tiden granularitet ökar, en nackdel som begränsar finkornig diskretisering. Vi demonstrerar cDTM på två nyheter corpora, rapporterar både prediktiv perplexitet och den nya uppgiften med tidsstämpel förutsägelse.
Tvärtom, den kontinuerliga tid Dynamic Topic Model REF ] är en icke-Markov metod som detekterar temporal mönster för varje ämne genom att lägga till en annan tid variabel.
Continuous Time Dynamic Topic Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}