Abstrakt. Detta papper presenterar en ny statistisk metod för faktoranalys av binära och räkna data som är nära relaterat till en teknik som kallas Latent Semantic Analysis. I motsats till den senare metoden som härrör från linjär algebra och utför en Singular Value Decomposition av co-occurrence tabeller, den föreslagna tekniken använder en generativ latent klass modell för att utföra en probabilistisk blandning nedbrytning. Detta resulterar i ett mer principfast tillvägagångssätt med en solid grund i statistiska slutsatser. Mer exakt, föreslår vi att använda en temperaturstyrd version av Förväntning Maximering algoritm för modellmontering, som har visat utmärkt prestanda i praktiken. Probabilistic Latent Semantic Analysis har många tillämpningar, mest framträdande i informationssökning, naturlig språkbehandling, maskininlärning från text, och i relaterade områden. Papperet presenterar perplexitetsresultat för olika typer av text- och språkdatasamlingar och diskuterar en ansökan i automatiserad dokumentindexering. Experimenten indikerar betydande och konsekventa förbättringar av den probabilistiska metoden över standard Latent semantisk analys.
Den tidigaste ansträngningen i denna riktning är Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) REF.
Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}