Detta dokument etablerar ett samband mellan två till synes mycket olika typer av probabilistiska modeller. Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeller används som "topic modeller" för att producera en lågdimensionell representation av dokument, medan Probabilistic Context-Free Grammars (PCFGs) definierar fördelningar över träd. Tidningen börjar med att visa att LDA ämnesmodeller kan ses som en speciell typ av PCFG, så Bayesian slutsats för PCFGs kan användas för att sluta topiska modeller också. Adapter Grammars (AGs) är en hierarkisk, icke-parameterisk Bayesian förlängning av PCFGs. Genom att utnyttja den nära relationen mellan LDA och PCFG som just beskrivits föreslår vi två nya probabilistiska modeller som kombinerar insikter från LDA och AG-modeller. Den första ersätter Unigram-komponenten i LDA-ämnesmodeller med flera ordsekvenser eller samlokaliseringar som genereras av en AG. Den andra utbyggnaden bygger på den första som lär sig aspekter av den interna strukturen av riktiga namn.
REF etablerade ett samband mellan LDA och Probabilistic Context-Free Grammars och föreslog två probabilistiska modeller som kombinerar insikter från LDA och Adaptor Grammars för att integrera samlokaliseringar och riktiga namn i ämnesmodellen.
PCFGs, Topic Models, Adaptor Grammars and Learning Topical Collocations and the Structure of Proper Names
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}