Denna uppsats föreslår en ny ämnesmodell, Citation-Author-Topic (CAT) modell som behandlar en semantisk sökuppgift som vi definierar som expertsökning - givet ett forskningsområde som en fråga, den returnerar namn på experter inom detta område. Till exempel, Michael Collins skulle vara ett av de toppnamn hämtas med tanke på frågan Syntaktisk tolkning. Vårt bidrag i detta dokument är tvåfaldigt. Först modellerar vi den citerade författarinformationen tillsammans med ord och pappersförfattare. Sådan extra kontextuell information modellerar direkt kopplingen mellan upphovsmännen och förbättrar föreningen mellan upphovsmän och ämnesområden, vilket leder till en mer sammanhängande distribution av upphovsmän och ämnen. För det andra tillhandahåller vi en preliminär lösning på uppgiften som expertsökning när utbildningsarkivet uteslutande innehåller forskningsrelaterade dokument som utarbetats av experterna. Jämfört med en tidigare föreslagen modell (Johri et al., 2010) producerar den föreslagna modellen hög kvalitet författare ämneskoppling och uppnår över 33% felreduktion utvärderas av standard MAP mätning.
Citation Author Topic (CAT) modell REF ) modellerar författaren-författare nätverk på publikationer baserade på citeringar med hjälp av en förlängning av ATM.
Citation Author Topic Model in Expert Search
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}