Vi introducerar författaren-topic modellen, en generativ modell för dokument som utökar Latent Dirichlet Allocation (LDA; Blei, Ng, & Jordan, 2003) för att inkludera författarinformation. Varje författare är associerad med en multinomial distribution över ämnen och varje ämne är associerad med en multinomial distribution över ord. Ett dokument med flera författare är modellerat som en distribution över ämnen som är en blandning av de distributioner som är associerade med författarna. Vi tillämpar modellen på en samling av 1.700 NIPS konferenspapper och 160.000 CiteSeer abstracts. Exakt slutsats är intractable för dessa dataset och vi använder Gibbs provtagning för att uppskatta ämne och författare distributioner. Vi jämför prestanda med två andra generativa modeller för dokument, som är speciella fall av författaren-topic modellen: LDA (en ämnesmodell) och en enkel författare modell där varje författare är associerad med en distribution över ord snarare än en distribution över ämnen. Vi visar ämnen som återvinns av författarentopic modellen, och visar applikationer till dator likhet mellan författare och entropi av författarens utdata.
Author-Topic modell föreslås också i REF.
The Author-Topic Model for Authors and Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}