Abstrakt. Vi inför övervakad latent Dirichlet allokering (sLDA), en statistisk modell av märkta dokument. Modellen rymmer en mängd olika responstyper. Vi härleder ett ungefärligt maxlikelihood-förfarande för parameteruppskattning, som bygger på variationsmetoder för att hantera outtröttliga bakväntningar. Förutsägelseproblem motiverar denna forskning: vi använder den monterade modellen för att förutsäga svarsvärden för nya dokument. Vi testar SLDA på två verkliga problem: film betyg förutspås från recensioner, och den politiska tonen i ändringar i den amerikanska senaten baserat på ändringstexten. Vi illustrerar fördelarna med sLDA kontra modern regulariserad regression, samt kontra en oövervakad LDA analys följt av en separat regression.
Den övervakade latent Dirichlet allocation (sLDA) modellen REF tar upp det prediktiva problemet med granskningsbehörigheter genom att dra slutsatsen om de mest prediktiva latenta ämnena i dokumentetiketter.
Supervised Topic Models
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}