Olika studier visade att ämnesbaserade tillvägagångssätt ger en kraftfull innehållsrepresentation av dokument. Icke desto mindre kan dessa dokument innehålla mer än ett huvudtema, och deras automatiska transkription innehåller oundvikligen fel. I denna studie föreslår vi ett originellt och lovande ramverk baserat på en kompakt representation av ett textdokument, för att lösa frågor som rör ämnet rymdgranularitet. För det första uppskattas olika ämnesytor med olika antal klasser från en Latent Dirichlet Allocation. Sedan komprimeras denna flera ämnen rymdrepresentation till ett elementärt segment, som kallas c-vektorn, som ursprungligen utvecklades i samband med högtalarigenkänning. Experiment genomförs på DECODA corpus av konversationer. Resultaten visar hur effektivt det föreslagna flervisionsparadigmet för kompakt representation är. Vårt identifieringssystem når en noggrannhet på 85%, med en betydande vinst på 9 poäng jämfört med baslinjen (bästa enskilda ämne utrymme konfiguration).
I REF föreslog vi att vi skulle representera en dialog i en uppsättning ämnesrymder som lärts ut från en LDA-algoritm, genom att variera antalet klasser i LDA-ämnesutrymmet.
An I-vector Based Approach to Compact Multi-Granularity Topic Spaces Representation of Textual Documents
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}