Även om helt generativa modeller framgångsrikt har använts för att modellera innehållet i textdokument, är de ofta besvärliga att tillämpa på kombinationer av textdata och dokumentmetadata. I detta dokument föreslår vi en dirichlet-multinomial regression (DMR) ämnesmodell som innehåller en log-linear prior på dokument-topic distributioner som är en funktion av observerade funktioner i dokumentet, såsom författare, publiceringsplats, referenser, och datum. Vi visar att genom att välja lämpliga funktioner, DMR ämnesmodeller kan möta eller överträffa prestandan hos flera tidigare publicerade ämnesmodeller utformade för specifika data.
Nyligen införde Mimno och McCallum REF den dirichlet-multinomiella regressionsämnesmodellen.
Topic Models Conditioned on Arbitrary Features with Dirichlet-multinomial Regression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}