Abstrakt. Detta papper presenterar en ny statistisk metod för faktoranalys av binära och räkna data som är nära relaterat till en teknik som kallas Latent Semantic Analysis. I motsats till den senare metoden som härrör från linjär algebra och utför en Singular Value Decomposition av co-occurrence tabeller, den föreslagna tekniken använder en generativ latent klass modell för att utföra en probabilistisk blandning nedbrytning. Detta resulterar i ett mer principfast tillvägagångssätt med en solid grund i statistiska slutsatser. Mer exakt, föreslår vi att använda en temperaturstyrd version av Förväntning Maximering algoritm för modellmontering, som har visat utmärkt prestanda i praktiken. Probabilistic Latent Semantic Analysis har många tillämpningar, mest framträdande i informationssökning, naturlig språkbehandling, maskininlärning från text, och i relaterade områden. Papperet presenterar perplexitetsresultat för olika typer av text- och språkdatasamlingar och diskuterar en ansökan i automatiserad dokumentindexering. Experimenten indikerar betydande och konsekventa förbättringar av den probabilistiska metoden över standard Latent semantisk analys.
Den nyare Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) modell REF söker en generativ modell för ord / dokument kooccurses.
Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}