I detta papper introducerar vi en ny kollapsad Gibbs provtagningsmetod för den allmänt använda latent Dirichlet allocation (LDA) modellen. Vår nya metod resulterar i betydande speedups på real world text corpora. Konventionella Gibbs provtagningsprogram för LDA kräver O(K) verksamhet per prov där K är antalet ämnen i modellen. Vår föreslagna metod tar likvärdiga prover men kräver i genomsnitt betydligt mindre än K-operationer per prov. På riktiga Corpora FastLDA kan vara så mycket som 8 gånger snabbare än standard kollapsade Gibbs sampler för LDA. Inga approximationer är nödvändiga, och vi visar att vårt system för snabbprovtagning ger exakt samma resultat som standardprovtagningssystemet (men långsammare). Experiment på fyra verkliga datauppsättningar visar uppfarter för ett brett urval av insamlingsstorlekar. För PubMed insamling av över 8 miljoner dokument med en nödvändig beräkningstid på 6 CPU månader för LDA, vår hastighetshöjning på 5,7 kan spara 5 CPU månader av beräkning.
FastLDA visade sig vara 8 gånger snabbare än den latenta Dirichlet allokeringen via kollapsade Gibbs provtagning (LDA-CGS), samtidigt som exakt samma prediktiva effekt REF.
Fast collapsed gibbs sampling for latent dirichlet allocation
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}