En betydande del av världens text är taggad av läsare på sociala bokmärken webbplatser. Kreditering är ett inneboende problem i dessa corpora eftersom de flesta sidor har flera taggar, men taggarna gäller inte alltid med samma specificitet över hela dokumentet. För att lösa problemet med kredittilldelning krävs att varje ord associeras i ett dokument med de lämpligaste taggarna och vice versa. I detta dokument introduceras märkt LDA, en ämnesmodell som begränsar Latent Dirichlet Allokering genom att definiera en en-till-ett-korrespondens mellan LDA:s latenta ämnen och användartaggar. Detta gör det möjligt för märkt LDA att direkt lära sig ord-tag-korrespondenser. Vi demonstrerar LDA:s förbättrade uttrycksfullhet över traditionell LDA med visualiseringar av en corpus av taggade webbsidor från del.icio.us. Märkta LDA överträffar SVM med mer än 3 till 1 när man extraherar taggspecifika dokumentslippar. Som en flermärkt textklassare är vår modell konkurrenskraftig med en diskriminativ baslinje på en mängd olika datauppsättningar.
Märkt Latent Dirichlet Allocation (LLDA) REF ) är en probabilistisk grafisk modell för kredittilldelning.
Labeled LDA: A supervised topic model for credit attribution in multi-labeled corpora
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}