Текущий выпуск Номер 5, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'Gibbs sampling':
Найдено статей: 1
  1. Воронцов К.В., Потапенко А.А.
    Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 4, с. 693-706

    Предлагается обобщенное семейство вероятностных тематических моделей коллекций текстовых документов, в котором эвристики регуляризации, сэмплирования, частого обновления параметров, робастности относительно шума и фона могут включаться независимо друг от друга в любых сочетаниях, порождая как известные модели PLSA, LDA, CVB0, SWB, так и новые. Показано, что робастная тематическая модель на основе PLSA, разделяющая термины на тематические, шумовые и фоновые, не нуждается в регуляризации и обеспечивает разреженность искомых дискретных распределений тем в документах и терминов в темах.

    Ключевые слова: компьютерныйана лиз текстов, тематическое моделирование, вероятностныйла тентный семантическийана лиз, EM-алгоритм, латентное размещение Дирихле, сэмплирование Гиббса, байесовская регуляризация, перплексия, робастность.
    Vorontsov K.V., Potapenko A.A.
    Regularization, robustness and sparsity of probabilistic topic models
    Computer Research and Modeling, 2012, v. 4, no. 4, pp. 693-706

    We propose a generalized probabilistic topic model of text corpora which can incorporate heuristics of Bayesian regularization, sampling, frequent parameters update, and robustness in any combinations. Wellknown models PLSA, LDA, CVB0, SWB, and many others can be considered as special cases of the proposed broad family of models. We propose the robust PLSA model and show that it is more sparse and performs better that regularized models like LDA.

    Keywords: text analysis, topic modeling, probabilistic latent semantic analysis, EM-algorithm, latent Dirichlet allocation, Gibbs sampling, Bayesian regularization, perplexity, robusteness.
    Просмотров за год: 25. Цитирований: 12 (РИНЦ).

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований