计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
9期
209-214
,共6页
邢国正%江雨燕%吴超%李常训
邢國正%江雨燕%吳超%李常訓
형국정%강우연%오초%리상훈
主题模型%无向图模型%重复软最大化模型%半监督模型%特征学习
主題模型%無嚮圖模型%重複軟最大化模型%半鑑督模型%特徵學習
주제모형%무향도모형%중복연최대화모형%반감독모형%특정학습
topic model%undirected graph model%Replicated Softmax Model (RSM)%semi-supervised model%feature learning
概率主题模型由于其高效的数据降维和文档主题特征挖掘能力被广泛应用于各种文档分析任务中,然而概率主题模型主要基于有向图模型构建,使得模型的表示能力受到极大限制.为此,研究分布式主题特征表示和基于无向图模型玻尔兹曼机的重复软最大化模型(RSM),提出一种半监督的RSM(SSRSM).将SSRSM、RSM模型提取的主题特征应用于多标记判别任务中,实验结果表明,相比LDA和RSM模型,SSRSM模型具有更好的多标记判别能力.
概率主題模型由于其高效的數據降維和文檔主題特徵挖掘能力被廣汎應用于各種文檔分析任務中,然而概率主題模型主要基于有嚮圖模型構建,使得模型的錶示能力受到極大限製.為此,研究分佈式主題特徵錶示和基于無嚮圖模型玻爾玆曼機的重複軟最大化模型(RSM),提齣一種半鑑督的RSM(SSRSM).將SSRSM、RSM模型提取的主題特徵應用于多標記判彆任務中,實驗結果錶明,相比LDA和RSM模型,SSRSM模型具有更好的多標記判彆能力.
개솔주제모형유우기고효적수거강유화문당주제특정알굴능력피엄범응용우각충문당분석임무중,연이개솔주제모형주요기우유향도모형구건,사득모형적표시능력수도겁대한제.위차,연구분포식주제특정표시화기우무향도모형파이자만궤적중복연최대화모형(RSM),제출일충반감독적RSM(SSRSM).장SSRSM、RSM모형제취적주제특정응용우다표기판별임무중,실험결과표명,상비LDA화RSM모형,SSRSM모형구유경호적다표기판별능력.
