Probabilistic Latent Semantic Analysis är en ny statistisk teknik för analys av två- och samtidiga data, som har tillämpningar i informationshämtning och filtrering, naturlig språkbehandling, ma chine lärande från text, och i relaterade ar eas. Jämfört med standard Latent Semantic Analysis som härrör från linjär algebra och utför en Singular Value Decomposition av co-occurrence tabeller, är den föreslagna metoden baserad på en blandning sönderdelning härrör från en latent klass modell. Detta leder till detta. i ett mer principfast tillvägagångssätt som har en solid grund i statistiken. För att undvika överbemanning föreslår vi en allmänt tillämplig generalisering av modellen med maximal sannolikhet genom härdad EM. Vårt tillvägagångssätt ger betydande och konsekventa förbättringar över Latent Semantic Analysis i ett antal fall.
Den probabilistiska latenta semantiska analysen REF är en populär metod för dokumentkluster och relaterade uppgifter.
Probabilistic Latent Semantic Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}