Dokumentkluster och ämnesmodellering är två nära relaterade uppgifter som kan vara till ömsesidig nytta för varandra. Ämnesbaserad modellering kan projicera dokument i ett ämnesutrymme som underlättar effektiv dokumentklustring. Klusteretiketter som upptäcks genom dokumentkluster kan införlivas i ämnesmodeller för att extrahera lokala ämnen specifika för varje kluster och globala ämnen som delas av alla kluster. I detta dokument föreslår vi en multi-grain klusterämnesmodell (MGCTM) som integrerar dokumentkluster och ämnesmodellering i en enhetlig ram och tillsammans utför de två uppgifterna för att uppnå bästa prestanda. Vår modell par tätt två komponenter: en blandning komponent som används för att upptäcka latenta grupper i dokumentsamling och en ämnesmodell komponent som används för gruvdrift multi-grain ämnen inklusive lokala ämnen specifika för varje kluster och globala ämnen som delas mellan kluster. Vi använder variationsinferens för att approximera den bakre delen av dolda variabler och lära sig modellparametrar. Experiment på två datauppsättningar visar hur effektiv vår modell är.
Vissa arbeten kombinerade också ämnesmodellering och dokumentklustring tillsammans, såsom den multi-grain klusterämnesmodell (MGCTM) som föreslogs av Xie et al. Hoppa över det.
Integrating Document Clustering and Topic Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}