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Modeling General and Specific Aspects of Documents with a Probabilistic Topic Model

概率逻辑 计算机科学 数据科学 人工智能
作者
Chaitanya Chemudugunta,Padhraic Smyth,Mark Steyvers
出处
期刊:The MIT Press eBooks [The MIT Press]
卷期号:: 241-248 被引量:183
标识
DOI:10.7551/mitpress/7503.003.0035
摘要

Techniques such as probabilistic topic models and latent-semantic indexing have been shown to be broadly useful at automatically extracting the topical or semantic content of documents, or more generally for dimension-reduction of sparse count data. These types of models and algorithms can be viewed as generating an abstraction from the words in a document to a lower-dimensional latent variable representation that captures what the document is generally about beyond the specific words it contains. In this paper we propose a new probabilistic model that tempers this approach by representing each document as a combination of (a) a background distribution over common words, (b) a mixture distribution over general topics, and (c) a distribution over words that are treated as being specific to that document. We illustrate how this model can be used for information retrieval by matching documents both at a general topic level and at a specific word level, providing an advantage over techniques that only match documents at a general level (such as topic models or latent-sematic indexing) or that only match documents at the specific word level (such as TF-IDF).

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