Vi föreslår en metod för automatisk märkning av ämnen som lärs in via LDA ämnesmodeller. Vi genererar vår etikett kandidat set från de topprankade ämnestermer, titlar på Wikipedia artiklar som innehåller de topprankade ämnestermer, och underfraser extraheras från Wikipedia artikeltitlar. Vi rankar etikettkandidaterna med hjälp av en kombination av associationsåtgärder och lexiska funktioner, valfritt matas in i en övervakad rankningsmodell. Vår metod är visad att prestera starkt över fyra oberoende uppsättningar av ämnen, betydligt bättre än en referensmetod.
REF föreslog en metod för automatisk märkning av ämnen med hjälp av Wikipedias artikeltitlar som kandidatetiketter.
Automatic Labelling of Topic Models
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}