Dynamic topic model
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹದ (ಗಮನಿಸದ) ವಿಷಯಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಕುಟುಂಬವನ್ನು ಡೇವಿಡ್ ಬ್ಲೈ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಲಾಫೆರ್ಟಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಲ್ಯಾಟೆಂಟ್ ಡಿರಿಚ್ಲೆಟ್ ಅಲೋಕೇಷನ್ (ಎಲ್ಡಿಎ) ಗೆ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಡಿಎಯಲ್ಲಿ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಪದಗಳ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ದಾಖಲೆಗಳ ಕ್ರಮ ಎರಡೂ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುತ್ತವೆ. ಪದಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ವಿನಿಮಯಸಾಧ್ಯವೆಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಗಳ ಕ್ರಮವು ಮೂಲಭೂತ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ, ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಮಯದ ತುಣುಕಿನ ಪ್ರಕಾರ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. : ವರ್ಷಗಳು) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿನ ದಾಖಲೆಗಳು ಹಿಂದಿನ ಸ್ಲೈಸ್ನ ಗುಂಪಿನಿಂದ ವಿಕಸನಗೊಂಡ ವಿಷಯಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಬಂದಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಷಯಗಳು ಎಲ್. ಡಿ. ಎ ಮತ್ತು ಪಿ. ಎಲ್. ಎಸ್. ಎ. ಗಳಂತೆಯೇ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸದ ವಿಷಯಗಳ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿ ವಿಷಯವು ಪದಗಳ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಬಹುಪದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದಕ್ಕೂ, ಮಿಶ್ರಣದಿಂದ ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರುವಾಯ ಆ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಬಹುಪದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಒಂದು ಪದವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಷಯಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಷಯದ ಎರಡು ಪದಗಳು "ನೆಟ್ವರ್ಕ್" ಮತ್ತು "ಜಿಪ್ಫ್" (ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ) ಆಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ "ಜಿಪ್ಫ್" ಮತ್ತು "ಪರ್ಕೋಲೇಷನ್" (ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ) ಆಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿ-ದಾಖಲೆಯ ವಿಷಯದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಟಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ-ದಾಖಲೆಯ ವಿಷಯದ ವಿತರಣೆಯಾಗಿ. ಟಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆ ವಿಷಯದ ಪದದ ವಿತರಣೆಯಾಗಿ. ಟಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗೆ ವಿಷಯದ ವಿತರಣೆಯಾಗಿ, ಟಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನಲ್ಲಿನ n ನೇ ಪದದ ವಿಷಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದವಾಗಿ ಮಾದರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಬಹುಪದೀಯ ವಿತರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಬಹುಪದೀಯ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲಿನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಕೆಲವು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದವು ಮತ್ತು ಒಂದಕ್ಕೆ ಮೊತ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ವಿತರಣೆಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವಾಗ, ಅಂತಹ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಒಬ್ಬರು ಭರವಸೆ ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ವಿತರಣೆಗಳು ಘಾತೀಯ ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಒಂದು ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು, ಅದು ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ನೈಸರ್ಗಿಕ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸಮಯದ ಸ್ಲೈಸ್ 'ಟಿ' ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೀಗಿದೆಃ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗೆಃ ಪ್ರತಿ ಪದಕ್ಕೆ ರಚಿಸಿಃ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಪದವನ್ನು ರಚಿಸಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ನಿಯತಾಂಕ x "ನಿಂದ ಸರಾಸರಿ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಊಹೆ ಮಾತ್ರ ಗಮನಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಒಂದು ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಮಾಡಲು ಗಿಬ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಸ್ಥಿರ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಬ್ಲೈ ಮತ್ತು ಲಾಫೆರ್ಟಿ ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಗೌಸಿಯನ್ ಮತ್ತು ಬಹುಪದೀಯ ವಿತರಣೆಗಳ ಸಂಯೋಗವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ. ಅವರು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ತರಂಗಾಂತರ ಹಿಂಜರಿತ. ಮೂಲ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, ವಿಷಯದೊಳಗಿನ ಪದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೆಂದು ತೋರಿಸುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ 1881 ಮತ್ತು 1999ರ ನಡುವೆ ಪ್ರಕಟವಾದ ವಿಜ್ಞಾನ ಲೇಖನಗಳ ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಿಂದಿನ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಎಲ್ಡಿಎಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಲೇಖಕರು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನಿರಂತರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಷಯದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳ ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸಿತು. ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಸಂಗೀತದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ಸಂಗೀತದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಅವು ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಸುಪ್ತ ಚರ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ