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.
I REF införs övervakad latent Dirichlet allokering (sLDA) för att härleda latenta ämnen som förutser svaret.
Supervised Topic Models
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}