Topic modeller, såsom Latent Dirichlet Allocation (LDA), posit att dokument är hämtade från en blandning av distributioner över ord, så kallade ämnen. Slutsatsen problemet med att återvinna ämnen från en sådan samling av dokument som hämtats från tillsättningar, är NP-hård. Att göra ett starkt antagande som kallas separerbarhet, [4] gav den första bevisbara algoritmen för slutledning. För den allmänt använda LDA-modellen gav [6] en påvisbar algoritm med hjälp av smarta tensormetoder. Men [4, 6] lär sig inte ämnesvektorer med begränsat l 1-fel (ett naturligt mått för sannolikhetsvektorer). Vårt mål är att utveckla en modell som gör intuitiva och empiriskt understödda antaganden och att utforma en algoritm med naturliga, enkla komponenter som SVD, som på ett tydligt sätt löser inferensproblemet för modellen med begränsat l 1-fel. Ett ämne i LDA och andra modeller kännetecknas i huvudsak av en grupp av samkommande ord. Motiverade av detta, introducerar vi ämnesspecifika Catchwords, en grupp av ord som förekommer med strikt större frekvens i ett ämne än något annat ämne individuellt och är skyldiga att ha hög frekvens tillsammans snarare än individuellt. Ett viktigt bidrag av tidningen är att visa att under detta mer realistiska antagande, som empiriskt verifieras på verklig corpora, en singular value decomposition (SVD) baserad algoritm med en avgörande förbehandling steg av tröskel, kan bevisligen återställa ämnen från en samling dokument som hämtats från Dominant tillsättningar. Dominant admixes är konvex kombination av distributioner där en distribution har ett betydligt högre bidrag än de andra. Bortsett från enkelheten i algoritmen, provet komplexitet har nästan optimalt beroende på w 0, den lägsta sannolikheten att ett ämne är dominerande, och är bättre än [4]. Empiriska bevis visar att på flera verkliga världen corpora, både Catchwords och Dominant admix antaganden innehar och den föreslagna algoritmen väsentligen överträffar state of the art [5].
I REF föreslås ett unikt värde sönderdelningsbaserat tillvägagångssätt för ämnesuppskattning.
A provable SVD-based algorithm for learning topics in dominant admixture corpus
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}