Probabilistiska ämnesmodeller är generativa modeller som beskriver dokumentens innehåll genom att upptäcka de latenta ämnen som ligger till grund för dem. Strukturen på textinmatningen, och till exempel grupperingen av ord i sammanhängande text spänner över till exempel meningar, innehåller dock mycket information som i allmänhet går förlorad med dessa modeller. I detta dokument föreslår vi meningen LDA, en utvidgning av LDA vars mål är att övervinna denna begränsning genom att införliva textens struktur i generativ- och slutledningsprocesserna. Vi illustrerar fördelarna med mening LDA genom att jämföra det med LDA med hjälp av både inneboende (komplexitet) och extrinsiska (textklassificering) utvärderingsuppgifter på olika textsamlingar.
Balikas m.fl. REF föreslagna meningen LDA, en utvidgning av LDA som införlivade textens struktur i generativ- och slutledningsprocesserna.
On a Topic Model for Sentences
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}