Abstract-Mapping textdokument i ett LDA-baserat ämne-utrymme är ett klassiskt sätt att extrahera hög nivå representation av textdokument. Tyvärr är LDA mycket känslig för hyper-parametrar relaterade till antalet klasser, eller ord- och ämnesfördelning, och det finns inget systematiskt sätt att förskatta optimala konfigurationer. Dessutom erbjuder olika hyperparameterkonfigurationer kompletterande synpunkter på dokumentet. I detta dokument föreslår vi en metod baserad på en tvåstegsprocess som först utökar representationsutrymmet genom att använda en uppsättning ämnesrymder och, för det andra, komprimerar representationsutrymmet genom att ta bort dåligt relevanta dimensioner. Dessa två steg baseras på multi-view LDA-baserade representationsytor och faktoranalysmodeller. Denna modell ger en oberoende visning av dokument samtidigt som den extraherar kompletterande information från en massiv multi-view representation. Experiment utförs på DECODA konversation corpus och Reuters-21578-textuppsättningen. Resultaten visar effektiviteten i den föreslagna multiview kompakt representation paradigm. Det föreslagna kategoriseringssystemet når en noggrannhet på 86,5 % med automatiska transkriptioner av samtal från DECODA corpus och en Macro-F1 på 80 % under en klassificeringsuppgift för de välkända Reuters-21578-korpus, med en betydande vinst jämfört med baslinjen (bästa enskilda ämnesrymdkonfiguration), samt metoder och dokumentrepresentationer som tidigare studerats.
Morchid, Bouallegue, Dufour, Linares, Matrouf och Mori har föreslagit en metod för kategoriseringssystem baserat på en tvåstegsprocess som utöka representationsutrymmet genom att använda en uppsättning ämnesytor och, sedan komprimera representationsutrymmet genom att ta bort dåligt relevanta dimensioner REF.
Compact multiview representation of documents based on the total variability space
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}