Den ökande volymen av korta texter som genereras på sociala medier, som t.ex. Twitter eller Facebook, skapar en stor efterfrågan på effektiva och effektiva metoder för ämnesmodellering. Även om latent Dirichlet allokering (LDA) kan tillämpas, är det inte optimalt på grund av sin svaghet i att hantera korta texter med snabbt föränderliga ämnen och skalbarhet problem. I detta dokument föreslår vi en överföring lärande strategi som använder rikligt märkta dokument från andra domäner (såsom Yahoo! Nyheter eller Wikipedia) för att förbättra ämnesmodellering, med bättre modellanpassning och resultattolkning. Specifikt utvecklar vi modellen Transfer Hierarchical LDA (thLDA), som innehåller etikettinformation från andra domäner via informativa priors. Dessutom utvecklar vi ett parallellt genomförande av vår modell för storskaliga tillämpningar. Vi demonstrerar effektiviteten av vår thLDA-modell på både en mikrobloggande datauppsättning och standardtextsamlingar inklusive AP- och RCV1-datauppsättningar.
I REF överförs märkta dokument från källdomäner till måldomänen för att producera ämnesmodeller med bättre passform.
Transfer Topic Modeling with Ease and Scalability
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}