Som en vanlig form av social kommunikation på Internet genereras miljarder korta texter varje dag. Att upptäcka kunskap från dem har fått stort intresse från både näringsliv och akademi. De korta texterna har en begränsad kontextuell information, och de är glesa, bullriga och tvetydiga, och därför är det fortfarande en viktig utmaning att automatiskt lära sig ämnen av dem. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument en semantik-assisterad icke-negativ matris factorization (SeaNMF) modell för att upptäcka ämnen för de korta texterna. Den införlivar effektivt de ord-kontextsemantiska korrelationerna i modellen, där de semantiska sambanden mellan orden och deras sammanhang lärs av korpusens skip-gram-vy. SeaNMF-modellen löses med hjälp av en blockkoordinatalgoritm. Vi utvecklar också en gles variant av SeaNMF-modellen som kan uppnå en bättre modelltolkningsbarhet. Omfattande kvantitativa utvärderingar av olika korta textuppsättningar i verkligheten visar de föreslagna modellernas överlägsna prestanda jämfört med flera andra toppmoderna metoder när det gäller ämneskonsistens och klassificeringsnoggrannhet. Den kvalitativa semantiska analysen visar att våra modeller kan tolkas genom att upptäcka meningsfulla och konsekventa ämnen. Med en enkel formulering och överlägsen prestanda kan SeaNMF vara en effektiv standardmodell för korta texter.
I REF föreslås SeaNMF-modell som utnyttjar den semantiska korrelationen mellan ord och text i utbildningsprocessen för att förbättra den semantiska samstämmigheten mellan ämnen.
Short-Text Topic Modeling via Non-negative Matrix Factorization Enriched with Local Word-Context Correlations
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}