Topic modeller har stor potential för att hjälpa användare att förstå dokument corpora. Denna potential hämmas av deras rent oövervakade natur, vilket ofta leder till ämnen som varken är helt meningsfulla eller effektiva i extrinsiska uppgifter (Chang et al., 2009 ). Vi föreslår ett enkelt och effektivt sätt att vägleda ämnesmodeller för att lära sig ämnen av särskilt intresse för en användare. Vi uppnår detta genom att tillhandahålla uppsättningar av fröord som en användare tror är representativa för de underliggande ämnena i en corpus. Vår modell använder dessa frön för att förbättra både ämnesordsdistributioner (genom att förvanska ämnen för att producera lämpliga utsädesord) och för att förbättra dokument-topic-distributioner (genom att förvränga dokument för att välja ämnen som är relaterade till de utsädesord som de innehåller). Extrinsisk utvärdering av ett dokument kluster uppgift visar en betydande förbättring när man använder utsäde information, även över andra modeller som använder utsäde information naivt.
REF föreslog att man skulle styra ämnesmodellering genom att ställa in en uppsättning såddord i början som användaren tror skulle kunna representera vissa ämnen.
Incorporating Lexical Priors into Topic Models
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}