Användarna av ämnesmodelleringsmetoder har ofta kunskap om sammansättningen av ord som bör ha hög eller låg sannolikhet i olika ämnen. Vi införlivar sådan domänkunskap med hjälp av en roman Dirichlet Forest tidigare i en Latent Dirichlet Allokering ram. Den föregående är en blandning av Dirichlet trädfördelningar med speciella strukturer. Vi presenterar dess konstruktion, och slutsatser via kollapsade Gibbs provtagning. Experiment på syntetiska och verkliga dataset visar vår modells förmåga att följa och generalisera bortom användarspecificerad domänkunskap.
Domänkunskap införlivas i REF i form av Dirichlet forest priors.
Incorporating domain knowledge into topic modeling via Dirichlet Forest priors
{'venue': "ICML '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}