Multidimensionell latent textmodeller, såsom faktoriell LDA (f-LDA), fånga flera faktorer av corpora, skapa strukturerad utdata för forskare för att bättre förstå innehållet i en corpus. Vi anser att sådana modeller för klinisk forskning av nya fritidsläkemedel och trender, en viktig tillämpning för gruvdrift aktuell information för hälso- och sjukvårdspersonal. Vi använder en "tredimensionell" f-LDA variant för att gemensamt modellera kombinationer av läkemedel (marijuana, salvia, etc.).), aspekt (effekter, kemi osv.) och administreringssätt (rökning, oral användning osv.) Eftersom det är osannolikt att en helt oövervakad ämnesmodell upptäcker dessa specifika faktorer av intresse, utvecklar vi en ny metod för att införliva tidigare kunskap genom att utnyttja användargenererade taggar som tidigare i vår modell. Vi visar att denna modell kan användas som ett undersökande verktyg för att lära sig om dessa läkemedel från webben genom att tillämpa den på uppgiften att extrahera sammanfattning. Förutom att tillhandahålla användbara resultat för denna viktiga folkhälsouppgift, tillhandahåller vår tidigare anrikade modell en ram för tillämpningen av f-LDA på andra uppgifter.
REF förbättrade ytterligare faktoriell-LDA-modellen och anpassade den till uppgiften att sammanfatta narkotikaerfarenheter.
Drug Extraction from the Web: Summarizing Drug Experiences with Multi-Dimensional Topic Models
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}