耦合分布式主题建模在线话语

在本文中，我们提出了一个深度、全局归一化的主题模型，该模型纳入了连接社会生成语料库（如在线论坛）中文档的结构关系。我们的模型（1）除传统主题信息外，还捕获沿观测回复链接的论述交互，（2）纳入排列在深度架构中的潜在分布式表示，其实现了基于GPU的均值场推断过程，可高效扩展到大数据。我们将模型应用于一个由流行互联网论坛Reddit挖掘的1300万条评论组成的新社交媒体数据集，该领域对未考虑用户评论间关系的模型提出了重大挑战。我们针对现有方法在包括困惑度和元数据预测在内的多个指标上进行评估，并定性分析了学习到的交互模式。