Numera är korta texter mycket vanliga i olika webbapplikationer, såsom mikrobloggar, snabbmeddelanden. Den hårda sparsamheten i korta texter hindrar befintliga ämnesmodeller att lära sig tillförlitliga ämnen. I detta dokument föreslår vi ett nytt sätt att ta itu med detta problem. Den viktigaste idén är att lära sig ämnen genom att utforska termen korrelationsdata, snarare än den högdimensionella och glesa termen händelseinformation i dokument. Denna term korrelationsdata är mindre sparsam och stabilare med ökningen av insamlingsstorleken, och kan mycket väl fånga den nödvändiga informationen för ämnesinlärning. För att få tillförlitliga ämnen från termkorrelationsdata, introducerar vi först ett nytt sätt att beräkna termkorrelation i korta texter genom att representera varje term med dess co-occurred termer. Sedan formulerade vi ämnet inlärningsproblem som symmetrisk icke-negativ matris factorization på termen korrelationsmatris. Efter att ha lärt sig ämnena kan vi lätt dra slutsatser om dokumentens ämnen. Experimentella resultat på tre datauppsättningar visar att vår metod ger betydligt bättre prestanda än basmetoden.
I REF, Yan et al. föreslå en NMF-modell för att lära sig ämnen för korta texter genom att direkt faktorisera en symmetrisk term korrelationsmatris.
Learning Topics in Short Texts by Non-negative Matrix Factorization on Term Correlation Matrix
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}