I detta dokument föreslås en modell för termen upprepning i en textsamling baserad på luckorna mellan på varandra följande händelser av en term. Dessa luckor är modellerade med hjälp av en blandning av exponentiella fördelningar. Parameteruppskattning bygger på ett Bayesianskt ramverk som gör att vi kan passa en flexibel modell. Modellen ger mått på en terms upprepningsfrekvens och inom dokumentbristighet. Modellen fungerar för alla typer av termer, vare sig det är sällsynt innehåll ord, medium frekvens sikt eller frekvent funktion ord. En åtgärd föreslås för att ta hänsyn till termens betydelse baserat på dess fördelningsmönster i corpus.
Sarkar m.fl. använde en dubbel Poisson Bayesian blandningsmodell för termen "burstiness", för att bestämma sådana "innehåll" ord REF.
A Bayesian Mixture Model For Term Re-Occurrence And Burstiness
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}