Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Design of an Adaptive Support Vector Regressor Controller for a Spherical Tank System Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Topic Optimization Method Based on Pointwise Mutual Information

verfasst von : Yuxin Ding, Shengli Yan

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Latent Dirichlet Allocation (LDA) model is biased to draw high-frequency words to describe topics. This affects the accuracy of the representation of topics. To solve this issue, we use point-wise mutual information (PMI) to estimate the internal correlation between words and documents and propose the LDA model based on PMI. The proposed model draws words in a topic according to the mutual information. We also propose three measures to evaluate the quality of topics, which are readability, consistency of topics, and similarity of topics. The experimental results show that the quality of the topics generated by the proposed topic model is better than that of the LDA model.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Competitive Island-Based Cooperative Coevolution for Efficient Optimization of Large-Scale Fully-Separable Continuous Functions
Nächstes Kapitel Optimization and Analysis of Parallel Back Propagation Neural Network on GPU Using CUDA
Literatur
1.
Thomas, K.L., Peter, W.F., Darrell, L.: An introduction to latent semantic analysis. Discourse Process 25, 259–284 (1998)CrossRef
2.
Hofmann, T.: Probabilistic latent semantic indexing. In: Special Interest Group on Information Retrieval, pp. 50–57, Berkeley, CA, USA (1999)
3.
Blei, D.M., Ng, A.Y., Jordan, M.I.: Latent Dirichlet allocation. J. Mach. Learn. Res. 3(1), 993–1022 (2003)MATH
4.
Ding, Y., Meng, X., Chai, G., Tang, Y.: User identification for instant messages. In: Lu, B.-L., Zhang, L., Kwok, J. (eds.) ICONIP 2011, Part III. LNCS, vol. 7064, pp. 113–120. Springer, Heidelberg (2011)CrossRef
5.
Griffiths, T.L., Steyvers, M.: Finding scientific topics. Proc. Natl. Acad. Sci. 101, 5228–5235 (2004)CrossRef
6.
Michal, R.Z., Griffiths, T., Steyvers, M., et al.: The author-topic model for authors and documents. In: Proceedings of the 20th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, pp. 487–494 (2004)
7.
Zhao, W.X., Jiang, J., Weng, J., He, J., Lim, E.-P., Yan, H., Li, X.: Comparing twitter and traditional media using topic models. In: Clough, P., Foley, C., Gurrin, C., Jones, G.J., Kraaij, W., Lee, H., Mudoch, V. (eds.) ECIR 2011. LNCS, vol. 6611, pp. 338–349. Springer, Heidelberg (2011)CrossRef
8.
Blei, D.M., Lafferty, J.D.: Correlated topic models.. In: International Conference on Machine Learning, pp. 113–120 (2006)
9.
Canini, K.R., Shi, L., Griffiths, T.L.: Online inference of topics with latent Dirichlet allocation. In: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, pp. 41–48, Clearwater Beach, Florida, USA (2009)
10.
David, M., Wallach, H.M., Talley, E., et al.: Optimizing semantic coherence in topic models. In: Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 262–272 (2011)
11.
Blei, D.M., Jon, D.: McAuliffe. supervised topic models. In: NIPS (2007)
Metadaten
Titel
Topic Optimization Method Based on Pointwise Mutual Information
verfasst von
Yuxin Ding
Shengli Yan
Copyright-Jahr
2015
Buch
Neural Information Processing

Print ISBN: 978-3-319-26554-4

Electronic ISBN: 978-3-319-26555-1

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_17