Detta dokument beskriver en ny Bayesiansk strategi för oövervakad ämnessegmentering. Oöverträffade system för denna uppgift drivs av lexikal sammanhållning: tendensen hos välformade segment att inducera en kompakt och konsekvent lexikal distribution. Vi visar att lexisk sammanhållning kan placeras i ett Bayesianskt sammanhang genom att modellera orden i varje ämne segment som drar från en multinomial språkmodell i samband med segmentet; maximera observationsannolikheten i en sådan modell ger en lexiskt kohesiv segmentering. Detta står i kontrast till tidigare tillvägagångssätt, som byggde på handgjorda sammanhållningsmått. Det Bayesianska ramverket ger ett principfast sätt att införliva ytterligare funktioner såsom köfraser, en kraftfull indikator på diskursstruktur som inte tidigare har använts i oövervakade segmenteringssystem. Vår modell ger konsekventa förbättringar över en rad toppmoderna system på både text- och taldatauppsättningar. Vi visar också att både entropibaserad analys och en välkänd tidigare teknik kan härledas som specialfall av det Bayesianska ramverket.
Andra kombinerar entropi med en Bayesian strategi för oövervakad ämne segmentering REF.
Bayesian Unsupervised Topic Segmentation
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}