Topic modellering har ofta använts för att upptäcka latenta ämnen från textdokument. De flesta befintliga modeller fungerar på enskilda ord. Det vill säga, de behandlar varje ämne som en fördelning över ord. Men att bara använda enskilda ord har flera brister. För det första ökar den sammanfallande ord som kan vara felaktiga eftersom en fras med två ord inte motsvarar två separata ord. Dessa extra och ofta felaktiga samtidiga händelser resulterar i sämre produktionsämnen. En fras med flera ord bör behandlas som en term av sig själv. För det andra är enskilda ord ofta svåra att använda i praktiken, eftersom innebörden av ett ord i en fras och innebörden av ett ord isolerat kan vara helt annorlunda. För det tredje är ämnen som en lista över enskilda ord också svåra att förstå av användare som inte är domänexperter och inte har någon kunskap om ämnesmodeller. I detta dokument strävar vi efter att lösa dessa problem genom att överväga fraser i deras naturliga form. Ett enkelt sätt att inkludera fraser i ämnesmodellering är att behandla varje fras som en enda term. Denna metod är emellertid inte idealisk, eftersom innebörden av en fras ofta är relaterad till dess sammansatta ord. Den informationen är förlorad. I detta dokument föreslås att man använder den generaliserade modellen Pólya Urn (GPU) för att lösa problemet, vilket ger överlägsna resultat. GPU möjliggör anslutning av en fras med dess innehåll ord naturligt. Våra experimentella resultat med 32 översiktsdata visar att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket effektivt.
I REF, Generalized Pólya urn modell (LDA-P-GPU) användes för att gruppera kandidat substantiv fraser.
Review Topic Discovery with Phrases using the Pólya Urn Model
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}