Topic models have been used extensively as a tool for corpus exploration, and a cottage industry has developed to tweak topic models to better encode human intuitions or to better model data. However, creating such extensions requires expertise in machine learning unavailable to potential end-users of topic modeling software. In this work, we develop a framework for allowing users to iteratively refine the topics discovered by models such as latent Dirichlet allocation (LDA) by adding constraints that enforce that sets of words must appear together in the same topic. ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Interactive Topic Modeling"
Báo cáo khoa học: Interactive Topic Modeling
Số trang: 10
Loại file: pdf
Dung lượng: 650.04 KB
Lượt xem: 18
Lượt tải: 0
Thông tin tài liệu:
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Interactive Topic Modeling Yuening Hu Long Papers báo cáo khoa học báo cáo ngôn ngữ ngôn ngữ tự nhiênTài liệu có liên quan:
-
63 trang 357 0 0
-
13 trang 272 0 0
-
Báo cáo khoa học Bước đầu tìm hiểu văn hóa ẩm thực Trà Vinh
61 trang 260 0 0 -
Tóm tắt luận án tiến sỹ Một số vấn đề tối ưu hóa và nâng cao hiệu quả trong xử lý thông tin hình ảnh
28 trang 234 0 0 -
NGHIÊN CỨU CHỌN TẠO CÁC GIỐNG LÚA CHẤT LƯỢNG CAO CHO VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
9 trang 231 0 0 -
Đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ cấp trường: Hệ thống giám sát báo trộm cho xe máy
63 trang 218 0 0 -
22 trang 199 0 0
-
Đề tài nghiên cứu khoa học: Tội ác và hình phạt của Dostoevsky qua góc nhìn tâm lý học tội phạm
70 trang 198 0 0 -
98 trang 181 0 0
-
SỨC MẠNH CHÍNH TRỊ CỦA LIÊN MINH CHÂU ÂU TRÊN TRƯỜNG QUỐC TẾ
4 trang 178 0 0
