Uncovering tematiska strukturer av SNS och blogginlägg är en avgörande men utmanande uppgift, på grund av den allvarliga data gleshet som orsakas av den korta längden av texter och olika användning av ordförråd. Detta hindrar en effektiv slutsats i fråga om det traditionella LDA, eftersom det leder till frågor som grundar sig på att ord förekommer samtidigt på dokumentnivå. För att på ett kraftfullt sätt dra slutsatser om ämnen i sådana sammanhang föreslår vi en latent konceptämnesmodell (LCTM). Till skillnad från LDA avslöjar LCTM ämnen via samtidig förekomst av latenta begrepp, som vi introducerar som latenta variabler för att fånga begreppsmässig likhet av ord. Mer specifikt, LCTM modellerar varje ämne som en fördelning över latenta begrepp, där varje latent koncept är en lokaliserad Gaussian distribution över ordet inbäddning utrymme. Eftersom antalet unika begrepp i en corpus ofta är mycket mindre än antalet unika ord, är LCTM mindre mottaglig för data gleshet. Experiment på 20Newsgroups visar LCTM:s effektivitet när det gäller att hantera korta texter samt modellens förmåga att hantera utdragna dokument med en hög grad av OOV-ord.
Därför föreslog REF latent koncept ämnesmodell (LCTM), som modellerade ett ämne som en fördelning av begrepp, där varje koncept definierade en annan fördelning av ordvektorer.
A Latent Concept Topic Model for Robust Topic Inference Using Word Embeddings
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}