Nyligen framträdde fras-nivå ämnesmodeller kan ge ämnen av fraser, som är lätt att läsa för människor. Men dessa modeller är brist på förmågan att fånga korrelationsstrukturen bland de upptäckta många ämnen. Vi föreslår en ny ämnesmodell PhraseCTM och en tvåstegsmetod för att ta reda på de korrelerade ämnena på frasnivå. I det första steget tränar vi FraseCTM, som modellerar generering av ord och fraser samtidigt genom att länka samman fraser och komponentord inom Markov Random Fields när de är semantiskt sammanhängande. I det andra steget genererar vi korrelationen mellan ämnen från FraseCTM. Vi utvärderar vår metod genom ett kvantitativt experiment och en mänsklig studie, som visar den korrelerade ämnesmodellering på fraser är ett bra och praktiskt sätt att tolka de underliggande temana i en corpus.
Huang REF föreslår en temamodell på frasnivå som förbättrar den semantiska samstämmigheten inom varje ämne.
PhraseCTM: Correlated Topic Modeling on Phrases within Markov Random Fields
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}