Detta arbete presenterar en textsegmenteringsalgoritm som kallas ämnesindelning. Denna algoritm är baserad på den välkända TextTiling algoritm, och segment dokument som använder Latent Dirichlet Allocation (LDA) ämnesmodell. Vi visar att med hjälp av läget ämne ID som tilldelats under inference metoden av LDA, används för att kommentera osynliga dokument, förbättrar prestanda genom att stabilisera de erhållna ämnen. Vi visar betydande förbättringar jämfört med toppmoderna segmenteringsalgoritmer på två standarddatauppsättningar. Som ytterligare en fördel utför TopicTiling segmenteringen i linjär tid och är därmed beräkningsmässigt billigare än andra LDA-baserade segmenteringsmetoder.
REF har föreslagit en ämnessegmenteringsmetod med hjälp av ämnesmodellen Latent Dirichlet Allocation (LDA).
TopicTiling: A Text Segmentation Algorithm based on LDA
{'venue': 'Proceedings of ACL 2012 Student Research Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}