Изображение:Smirnov2016BHThesis.pdf
Материал из MachineLearning.
Smirnov2016BHThesis.pdf (размер файла: 3,26 МБ, MIME-тип: application/pdf)
Одной из главных проблем вероятностых тематических моделей является их понимание. Все существующие методы оценки интерпретируемости тем основываются на методе описания мешком терминов. В данной работе предлагается подход для оценки интерпретируемости, основанный на анализе сжатого представления коллекции документов. Для этого объявляется набор требований к тематической модели, для того чтобы считать её интерпретируемой. Для интерпретируемой модели формируется суммаризация тем --- список предложений для каждой темы, наиболее точно и полно её описывающий, отранжированный по ценности предложений. В вычислительных экспериментах строится интерпретируемая тематическая модель для коллекции документов конференции ММРО и суммаризация её тем.
История файла
Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть как тогда выглядел файл.
| Дата/время | Участник | Размер объекта | Размер файла | Примечание | |
|---|---|---|---|---|---|
| текущий | 21:40, 28 июня 2016 | Evgeny smirnov (Обсуждение | вклад) | 3,26 МБ | Одной из главных проблем вероятностых тематических моделей является их понимание. Все существующие методы оценки интерпретируемости тем |
- Редактировать этот файл, используя внешнюю программу
Подробности см. на странице Meta:Help:External_editors.
Ссылки
Следующие страницы ссылаются на данный файл:
