Övervakade hierarkiska ämnesmodellering och oövervakad hierarkisk ämnesmodellering används vanligen för att erhålla hierarkiska ämnen, såsom hLLDA och hLDA. Övervakade hierarkiska ämnesmodellering gör stor användning av informationen från observerade hierarkiska etiketter, men kan inte utforska nya ämnen; medan oövervakade hierarkiska ämnesmodellering kan upptäcka automatiskt nya ämnen i datarymden, men inte använda någon information från hierarkiska etiketter. I detta dokument föreslår vi en halvövervakad hierarkisk ämnesmodell som syftar till att utforska nya ämnen automatiskt i datarymden samtidigt som informationen från observerade hierarkiska etiketter införlivas i modelleringsprocessen, kallad SemiSupervised Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (SSHLDA). Vi bevisar också att hLDA och hLLDA är specialfall av SSHLDA. Vi utför experiment på Yahoo! Svar och ODP dataset, och bedöma prestanda i form av perplexitet och klustering. De experimentella resultaten visar att SSHLDA:s prediktiva förmåga är bättre än utgångsvärdena, och SSHLDA kan också uppnå betydande förbättringar jämfört med utgångsvärdena för klustring av FScore-måttet.
På grundval av HLDA, Mao et al. REF föreslår en delvis övervakad hierarkisk ämnesmodell som syftar till att automatiskt utforska nya ämnen i datarymden samtidigt som informationen från observerade hierarkiska etiketter införlivas i modelleringsprocessen, kallad Semi-Supervised Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (SSHLDA).
SSHLDA: A Semi-Supervised Hierarchical Topic Model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}