Topiska modeller, såsom latent Dirichlet allocation (LDA), kan vara användbara verktyg för statistisk analys av dokumentsamlingar och andra diskreta data. LDA-modellen förutsätter att orden i varje dokument härrör från en blandning av ämnen, som var och en är en fördelning över ordförrådet. En begränsning av LDA är oförmågan att modellera ämnessamband även om exempelvis ett dokument om genetik mer sannolikt också handlar om sjukdom än röntgenastronomi. Denna begränsning beror på användningen av Dirichlet-distributionen för att modellera variabiliteten mellan ämnesandelarna. I denna uppsats utvecklar vi den korrelerade ämnesmodellen (CTM), där ämnes proportionerna uppvisar korrelation via den logistiska normalfördelningen [J. Roy. Statistikant. SOC. - Sergeant, vad gör du här? B 44 (1982) 139-177]. Vi härleder en snabb variationell inferensalgoritm för ungefärlig bakre inferens i denna modell, vilket kompliceras av det faktum att det logistiska normala inte konjugerar till det multinomiska. Vi tillämpar CTM på de artiklar från Science som publicerades 1990-1999, en datauppsättning som omfattar 57M-ord. Den CTM ger en bättre passform av data än LDA, och vi visar dess användning som ett undersökande verktyg för stora dokumentsamlingar.
REF föreslog en korrelerad ämnesmodell som möjliggör korrelationer mellan ämnesuppgifter och drar en ämnesandel från en logistisk normal istället för en Dirichlet-fördelning.
A correlated topic model of Science
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2007, Vol. 1, No. 1, 17-35', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}