Probabilistiska ämnesmodeller används ofta för att upptäcka latenta ämnen i dokumentsamlingar, medan latenta vektorrepresentationer av ord har använts för att uppnå hög prestanda i många NLP-uppgifter. I detta dokument utökar vi två olika Dirichlet multinomiala ämnesmodeller genom att införliva latenta vektorrepresentationer av ord övade på mycket stora corpora för att förbättra den ord-topic kartläggning som lärts på en mindre corpus. Experimentella resultat visar att genom att använda information från den externa corporan ger våra nya modeller betydande förbättringar av ämnessammanhållning, dokumentkluster och dokumentklassificeringsuppgifter, särskilt på datauppsättningar med få eller korta dokument.
En annan ändring latent funktion ämne modellering (LFTM) REF utökar LDA och Dirichlet multinomial blandning genom att införliva ord inbäddningar som latenta funktioner.
Improving Topic Models with Latent Feature Word Representations
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}