Vi presenterar den inbäddade kinesiska restaurangprocessen (nCRP), en stokastisk process som tilldelar sannolikhetsfördelningar till ensembler av onyktert djupa, onyktert grenade träd. Vi visar hur denna stokastiska process kan användas som en tidigare distribution i en Bayesian nonparametrisk modell av dokumentsamlingar. Speciellt presenterar vi en ansökan till informationssökning där dokument är modellerade som stigar nerför ett slumpmässigt träd, och den företrädesbifogningsdynamiken i NCRP leder till klusterering av dokument enligt delning av ämnen på flera abstraktionsnivåer. Med tanke på en corpus av dokument, en bakre inference algoritm  på en approximation till en bakre fördelning över träd, ämnen och tilldelning av ord till nivåer av trädet. Vi demonstrerar denna algoritm på samlingar av scientiac abstracts från flera tidskrifter. Denna modell är ett exempel på en ny trend i statistisk maskininlärning-användningen av Bayesian icke-parametriska metoder för att dra slutsatser distributioner på ßexible data strukturer.
Den inhägnade kinesiska restaurangprocessen (nCRP) REF modellerar ämneshierarkier genom att introducera en inhägnad kinesisk restaurang process innan på ett träd.
The nested chinese restaurant process and bayesian nonparametric inference of topic hierarchies
{'venue': 'JACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}