Vi introducerar Gaussian Process Topic Models (GPTMs), en ny familj av ämnesmodeller som kan utnyttja en kärna bland dokument samtidigt extrahera korrelerade ämnen. GPTMs kan anses vara en systematisk generalisering av Correlated Topic Models (CTMs) med hjälp av idéer från Gaussian Process (GP) baserade inbäddning. Eftersom GPTM:er arbetar med både en ämnesmatris och en dokumentkärnmatris innebär inlärning av GPTM:er en ny komponentlösning en lämplig Sylvesterekvation som fångar både ämnes- och dokumentberoenden. Effekten av GPTMs demonstreras med experiment som utvärderar kvaliteten på både ämnesmodellering och inbäddning.
Gaussian Process Topic Models (GPTMs) av Agovic och Banerjee REF är en ny familj av ämnesmodeller som definierar en Gaussian Process Mapping från dokumentutrymmet till ämnesutrymmet.
Gaussian Process Topic Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}