Abstract-Latent Dirichlet allocation (LDA) är en viktig hierarkisk Bayesiansk modell för probabilistisk ämnesmodellering, som lockar globala intressen och berör många viktiga tillämpningar inom textutvinning, datorvision och beräkningsbiologi. Detta papper representerar LDA som en faktorgrafik inom ramen för Markovs slumpmässiga fält (MRF), vilket möjliggör den klassiska loopy trosförökning (BP) algoritm för ungefärlig inferens och parameteruppskattning. Även om två allmänt använda approximativa inferensmetoder, såsom variations Bayes (VB) och kollapsade Gibbs provtagning (GS), har vunnit stora framgångar när det gäller att lära sig LDA, är den föreslagna BP konkurrenskraftig i både hastighet och noggrannhet som valideras genom att uppmuntra experimentella resultat på fyra storskaliga dokumentdatauppsättningar. Dessutom har BP-algoritmen potential att bli ett generiskt inlärningssystem för varianter av LDA-baserade ämnesmodeller. I detta syfte visar vi hur man lär sig två typiska varianter av LDA-baserade ämnesmodeller, såsom författare-topic modeller (ATM) och relationella ämnesmodeller (RTM), med hjälp av BP baserat på faktorn graf representation.
Både VB och GS har använts i stor utsträckning för att lära sig LDA-baserade ämnesmodeller tills vårt senaste arbete REF avslöjar att det finns ytterligare en inlärningsalgoritm för LDA baserad på BP.
Learning Topic Models by Belief Propagation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 33, Number 5, Pages 1121-1134, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}