Dokumentet beskriver resultaten av en empirisk studie av att integrera bigram-samlokaliseringar och likheter mellan dem och unigram i ämnesmodeller. För det första föreslår vi en ny algoritm PLSA-SIM som är en ändring av den ursprungliga algoritmen PLSA. Den innehåller bigrams och upprätthåller relationer mellan unigrams och bigrams baserat på deras komponentstruktur. Sedan analyserar vi en mängd olika word association åtgärder för att integrera topprankade bigrams i ämnesmodeller. Alla experiment utfördes på fyra textsamlingar av olika domäner och språk. Experimenten skiljer en undergrupp av testade åtgärder som producerar topprankade bigrams, som visar betydande förbättring av ämnesmodeller kvalitet för alla samlingar, när de integreras i PLSA-SIM algoritm.
REF utökar det första arbetet och föreslår PLSA-SIM-algoritmen, som integrerar topprankade bigrams och upprätthåller relationerna mellan bigrams som delar samma ord.
A Method of Accounting Bigrams in Topic Models
{'venue': 'MWE@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}