När kinesisk text skrivs utan ordgränser är det som att känna igen kinesiska ord som att känna igen samlokaliseringar på engelska, och ersätta ord med ord för samlokaliseringar. Befintliga aktuella modeller som omfattar samlokaliseringar har dock en gemensam begränsning. Istället för att direkt tilldela ett ämne till en samlokalisering tar de ämnet ett ord inom samlokaliseringen som ämnet för hela samlokaliseringen. Detta är otillfredsställande för aktuell modellering av kinesiska dokument. Därför föreslår vi en aktuell ord-teckenmodell (TWC), som tillåter två olika typer av ämnen: ordämne och teckenämne. Vi utvärderade TWC både kvalitativt och kvantitativt för att visa att det är en kraftfull och lovande ämnesmodell.
REF föreslog den Aktuell WordCharacter-modellen som utmanar antagandet att ämnet för ett n-gram bestäms av ämnena sammansatta ord inom samlokaliseringen.
Modeling Chinese Documents with Topical Word-Character Models
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}