Ämnesbaserad modellering har varit ett centralt problem för dokumentanalys. En av de kanoniska metoder för ämnesmodellering är Probabilistic Latent Semantic Indexing, som maximerar den gemensamma sannolikheten för dokument och termer i corpus. Den största nackdelen med PLSI är att man uppskattar sannolikheten för fördelning av varje dokument på dolda ämnen oberoende och antalet parametrar i modellen växer linjärt med storleken på corpus, vilket leder till allvarliga problem med övermontering. Latent Dirichlet Allocation (LDA) föreslås för att övervinna detta problem genom att behandla sannolikhetsfördelningen av varje dokument över ämnen som en dold slumpmässig variabel. Båda dessa två metoder upptäcker de dolda ämnena i Euclideans rymd. Det finns dock inga övertygande bevis för att dokumentutrymmet är euklideanskt eller platt. Därför är det mer naturligt och rimligt att anta att dokumentutrymmet är ett grenrör, antingen linjärt eller icke-linjärt. I det här dokumentet tar vi upp problemet med ämnesmodellering på dokumentmångfald. Speciellt föreslår vi en ny algoritm som heter Laplacian Probabilistic Latent Semantic Indexing (LapPLSI) för ämnesmodellering. LapPLSI modellerar dokumentutrymmet som en undermanifold inbäddad i det omgivande utrymmet och utför direkt ämnesmodellering på detta dokumentgrenrör i fråga. Vi jämför den föreslagna LapPLSI-metoden med PLSI och LDA på tre textdatauppsättningar. Experimentella resultat visar att LapPLSI ger bättre representation i betydelsen semantisk struktur.
En Laplacisk probabilistisk latent semantisk indexering (LapPLSI) föreslås för ett ämne modellering på dokumentgrenröret REF.
Modeling hidden topics on document manifold
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}