Spectral inference ger snabba algoritmer och påvisbar optimalitet för latent ämnesanalys. Men för verkliga data kräver dessa algoritmer ytterligare ad-hoc heuristics, och även då ofta producera oanvändbara resultat. Vi förklarar denna dåliga prestanda genom att kasta problemet med ämnesinferens inom ramen för Joint Stochastic Matrix Factorization (JSMF) och visar att tidigare metoder bryter mot de teoretiska villkor som krävs för en bra lösning för att existera. Vi föreslår sedan en ny korrigeringsmetod som lär sig hög kvalitet ämnen och deras interaktioner även på små, bullriga data. Denna metod uppnår resultat jämförbara med probabilistiska tekniker inom flera områden samtidigt som skalbarhet och påvisbar optimalitet bibehålls.
REF föreslår en korrigeringssteg inom JSMF, slutligen lära sig både kvalitetsfrågor och deras kvalitet korrelationer jämförbara med probabilistiska slutsatser i alla tillstånd.
Robust Spectral Inference for Joint Stochastic Matrix Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}