Tekniker som probabilistiska ämnesmodeller och latent-semantisk indexering har visat sig vara i stort sett användbara för att automatiskt extrahera det aktuella eller semantiska innehållet i dokument, eller mer allmänt för dimensionsminskning av glesa räkna data. Dessa typer av modeller och algoritmer kan ses som att generera en abstraktion från orden i ett dokument till en lägre-dimensionell latent variabel representation som fångar vad dokumentet i allmänhet handlar om bortom de specifika orden det innehåller. I detta dokument föreslår vi en ny probabilistisk modell som dämpar detta tillvägagångssätt genom att representera varje dokument som en kombination av a) en bakgrundsfördelning över vanliga ord, b) en blandningsfördelning över allmänna ämnen och c) en fördelning över ord som behandlas som specifika för det dokumentet. Vi illustrerar hur denna modell kan användas för informationssökning genom att matcha dokument både på en allmän ämnesnivå och på en specifik ordnivå, vilket ger en fördel jämfört med tekniker som endast matchar dokument på en allmän nivå (t.ex. ämnesmodeller eller latent-sematic indexering) eller som endast matchar dokument på den specifika ordnivån (t.ex. TF-IDF).
I Ref föreslogs en kombination av bakgrundsfrågor, allmänna frågor och dokumentspecifika frågor för att förbättra informationshämtningen.
Modeling General and Specific Aspects of Documents with a Probabilistic Topic Model
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}