Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей

К. В. Воронцов; А. А. Потапенко

?

Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей

Компьютерные исследования и моделирование. 2012. Т. 4. № 4. С. 693–706.

Воронцов К. В., Потапенко А. А.

Предлагается обобщённое семейство вероятностных тематических моделей коллекций тек- стовых документов, в котором эвристики регуляризации, сэмплирования, частого обновления параметров, робастности относительно шума и фона могут включаться независимо друг от дру- га 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 тема- тические, шумовые и фоновые, не нуждается в регуляризации и обеспечивает разреженность искомых дискретных распределений тем в документах и терминов в темах.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: робастность EM-алгоритм LDA robustness EM-algorithm латентное размещение Дирихле вероятностный латентный семантический анализ PLSA вероятностное тематическое моделирование probabilistic topic modeling

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Investigating the analytical robustness of the social and behavioural sciences

Aczel B., Szaszi B., Clelland H. и др., Nature 2026 Vol. 652 P. 135–142

Добавлено: 27 января 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Screen-Cam Imitation Module for Improving Data Hiding Robustness

Джанашиа К. М., Aleksandr Fedosov, Oleg Evsutin, Sensors 2025 Vol. 25 No. 23 Article 7726

Добавлено: 28 ноября 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Dynamic Robustification of Trading Management Strategies for Unstable Immersion Environments

Musaev A., Makshanov A., Dmitry Grigoriev, Montenegrin Journal of Economics 2023 Vol. 19 No. 1 P. 19–30

Добавлено: 11 июля 2025 г.

An Approach to Finding a Robust Deep Learning Model

Болдырев А. С., Ратников Ф. Д., Шевелев А. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 102390–102406

Добавлено: 15 июня 2025 г.

Using topic modeling for communities clusterization in the VKontakte social network

Горшков С. С., Ilyushin E., Chernysheva A. и др., International Journal of Open Information Technologies 2021 Vol. 9 No. 5 P. 12–17

Добавлено: 25 декабря 2024 г.

Robustness of Graphical Lasso Optimization Algorithm for Learning a Graphical Model

Valeriy Kalyagin, Ilya Kostylev, , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. 23rd International Conference, MOTOR 2024, Omsk, Russia, June 30–July 6, 2024, Proceedings. LNCS, volume 14766.: Springer, 2024. P. 337–348.

Добавлено: 9 августа 2024 г.

Analyzing the Robustness of Vision & Language Models

Ширнин А. А., Andreev N., Potapova S. и др., IEEE/ACM Transactions on Speech and Language Processing 2024 Vol. 32 P. 2751–2763

We present an approach to evaluate the robustness of pre-trained vision and language (V&L) models to noise in input data. Given a source image/text, we perturb it using standard computer vision (CV) / natural language processing (NLP) techniques and feed it to a V&L model. To track performance changes, we explore the problem of visual ...

Добавлено: 19 июля 2024 г.

Effectiveness of ELMo embeddings, and semantic models in predicting review helpfulness

Malik M. S., Nawaz A., Jamjoom M. M. и др., Intelligent Data Analysis 2024 Vol. 28 No. 4 P. 1045–1065

Добавлено: 26 февраля 2024 г.

Evaluating Robustness and Uncertainty of Graph Models Under Structural Distributional Shifts

Баженов Г. В., Kuznedelev D., Malinin A. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 75567–75594.

Добавлено: 7 февраля 2024 г.

Methods for countering attacks on image watermarking schemes: overview

Anna Melman, Oleg Evsutin, Journal of Visual Communication and Image Representation 2024 Vol. 99 Article 104073

Добавлено: 27 января 2024 г.

Инновационный подход к поиску информации на примере патентного анализа плана импортозамещения

Милкова М. А., Экономическая наука современной России 2020 № 1 С. 143–157

В настоящее время процесс накопления информации настолько стремителен, что концепция привычного итерационного поиска требует пересмотра. К методам поиска необходимо предъявлять повышенные требования, находясь в мире, перенасыщенном информацией, чтобы всесторонне охватить и проанализировать исследуемую проблему. Инновационный подход к поиску должен гибко учитывать большой объем уже накопленных знаний и априорные требования к результатам. Результаты, в свою очередь, ...

Добавлено: 29 июня 2023 г.

Sailing through the storm – Performance of Russian manufacturing subsidiaries of multinational corporations in the first year of the COVID-19 pandemic

Igor Gurkov, Филинов Н. Б., Post-Communist Economies 2023 Vol. 35 No. 1 P. 1–16

Добавлено: 12 июня 2022 г.

Watermarking Schemes for Digital Images: Robustness Overview

Evsutin O., Джанашиа К. М., Signal Processing: Image Communication 2022 Vol. 100 Article 116523

Добавлено: 26 сентября 2021 г.

ROBUSTNESS MEASURE FOR PORTFOLIO MANAGEMENT STRATEGY

Шарипова А. М., Арьков В. Ю., Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника 2017 Vol. 17 No. 3 P. 88–98

Добавлено: 17 октября 2020 г.

Do topics make a metaphor? Topic modeling for metaphor identification and analysis in Russian.

Бадрызлова Ю. Г., Nikiforova A., Ляшевская О. Н., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected PapersVol. 12602.: Springer, 2021. P. 69–81.

Добавлено: 7 октября 2020 г.