A Probabilistic Topic Model based on an Arbitrary-Length Co-occurrence Window
Author(s):
Abstract:
Probabilistic topic models have been very popular in automatic text analysis since their introduction. These models work based on word co-occurrence, but are not very flexible with respect to the context in which cooccurrence is considered. Many probabilistic topic models do not allow for taking local or spatial data into account. In this paper, we introduce a probabilistic topic model that benefits from an arbitrary-length co-occurrence window and encodes local word dependencies for extracting topics. We assume a multinomial distribution with Dirichlet prior over the window positions to let the words in every position have a chance to influence topic assignments. In the proposed model, topics being shown by word pairs have a more meaningful presentation. The model is applied on a dataset of 2000 documents. The proposed model produces interesting meaningful topics and reduces the problem of sparseness.
Keywords:
Language:
English
Published:
International Journal Information and Communication Technology Research, Volume:9 Issue: 2, Spring 2017
Pages:
19 to 25
magiran.com/p1762243
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!