Метод учёта структуры биграмм в тематических моделях

М. А. Нокель

?

Метод учёта структуры биграмм в тематических моделях

Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2014. № 4. С. 89–97.

Нокель М. А.

В статье представлены результаты экспериментов по добавлению сходства между униграммами и биграммами в тематические модели. Вначале изучается возможность применения ассоциативных мер для выбора и последующего включения биграмм в тематические модели. Затем предлагается модификация оригинального алгоритма PLSA, учитывающая похожие униграммы и биграммы, начинающиеся с одних и тех же букв. И в конце статьи предлагается новый итеративный алгоритм без учителя, показывающий, как темы сами могут выбирать себе наиболее подходящие биграммы. В качестве текстовой коллекции была взята подборка статей из электронных банковских журналов на русском языке. Эксперименты показывают значительное улучшение качества тематических моделей по всем целевым метрикам.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: perplexity Topic Models тематические модели PLSA PLSA bigrams topic coherence биграммы согласованность тем перплексия

On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands

Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.

Добавлено: 21 августа 2026 г.

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

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.

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.

Data-Driven Approach To Patient Flow Management And Resource Utilization In Urban Medical Facilities

Elizaveta S. Prokofyeva, Svetlana V. Maltseva, Fomichev N. и др., , in: 2020 IEEE 22nd Conference on Business Informatics (CBI).: IEEE, 2020. P. 71–77.

Добавлено: 31 августа 2020 г.

A Method of Accounting Bigrams in Topic Models

Нокель М. А., Лукашевич Н. В., , in: NAACL HLT 2015 11th Workshop on Multiword Expressions MWE 2014.: NY: Association for Computational Linguistics, 2015. P. 1–9.

Добавлено: 16 марта 2016 г.

Topic Models: Accounting Component Structure of Bigrams

Нокель М. А., Лукашевич Н. В., , in: Proceedings of the 20th Nordic Conference of Computational Linguistics (NODALIDA 2015).: Linköping: Linköping University Electronic Press, 2015. P. 145–152.

Добавлено: 16 марта 2016 г.

Тематические модели: добавление биграмм и учет сходства между униграммами и биграммами

Нокель М. А., Лукашевич Н. В., Вычислительные методы и программирование 2015 Т. 16 № 2 С. 215–234

Представлены результаты экспериментов по добавлению биграмм в тематические модели и учету сходства между ними и униграммами. Предложен новый алгоритм PLSA-SIM, являю- щийся модификацией алгоритма построения тематических моделей PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis). Предложенный алгоритм позволяет добавлять биграммы и учитывать сход- ство между ними и униграммными компонентами. Исследована возможность применения ас- социативных мер для выбора и ...

Добавлено: 15 марта 2016 г.

Topic Models Regularization and Initialization for Regression Problems

Соколов Е. А., Bogolubsky L., , in: Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications.: NY: ACM, 2015. P. 21–27.

Добавлено: 24 февраля 2016 г.

Proceedings of the 2015 Workshop on Topic Models: Post-Processing and Applications

NY: ACM, 2015.

Добавлено: 24 февраля 2016 г.