I dokumentet presenteras en empirisk studie av integrering av ngram och flerords termer i ämnesmodeller, samtidigt som likheter mellan dem och ord som bygger på deras komponentstruktur bibehålls. Först anpassar vi PLSA-SIM-algoritmen till den mer utbredda LDA-modellen och ngrams. Sedan föreslår vi en ny algoritm LDA-ITER som gör det möjligt att införliva de mest lämpliga ngrams i ämnesmodeller. Försöken att integrera ngram och flerordstermer som genomförs på fem textsamlingar på olika språk och domäner visar på en betydande förbättring av alla mätvärden som övervägs.
I REF presenteras en empirisk studie av integrering av n-gram och flerords termer i ämnesmodeller av författarna samtidigt som likheterna mellan dem och ord bibehålls baserat på deras komponentstruktur med hjälp av LDA-ITER-algoritm genom vilken de lämpligaste n-gram och flerordstermer införlivas.
Accounting ngrams and multi-word terms can improve topic models
{'venue': 'MWE@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}