用于可解释基于锚点主题推断的低维嵌入
计算与语言
2017-11-21 v1
摘要
锚词算法通过在高维词共现空间中寻找近似凸包，实现了可证明高效的主题模型推断。然而，现有的贪心算法常选出较差的锚词，降低了主题质量与可解释性。我们提议不在高维空间中寻找近似凸包，而是在可可视化的 2 或 3 维空间中寻找精确凸包。此类低维嵌入既改善了主题，又清晰向用户展示算法选取特定词的原因。
引用
@article{arxiv.1711.06826,
title = {Low-dimensional Embeddings for Interpretable Anchor-based Topic Inference},
author = {Moontae Lee and David Mimno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06826},
year = {2017}
}