Topic modeller bygger traditionellt på bagof-words antagande. I tillämpningar för datautvinning resulterar detta ofta i att slutanvändare presenteras med outgrundliga listor över aktuella unigram, enstaka ord som kan härledas som representativa för deras ämnen. I den här artikeln presenterar vi en hierarkisk generativ probabilistisk modell av aktuella fraser. Modellen härleder samtidigt plats, längd och ämne för fraser inom en corpus och slappnar av påsen-words antagande inom fraser genom att använda en hierarki av Pitman-Yor processer. Vi använder Markov kedja Monte Carlo tekniker för ungefärlig inferens i modellen och utföra skivor provtagning för att lära sig sina hyperparametrar. Vi visar genom ett experiment i mänskliga ämnen att vår modell finner betydligt bättre, mer uttolkbara aktuella fraser än konkurrerande modeller.
REF använder hierarkisk Pitman-Yor process till modellfraser.
A Phrase-Discovering Topic Model Using Hierarchical Pitman-Yor Processes
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}