基于混合von Mises-Fisher分布的雙向?qū)股窠?jīng)主題模型

摘要： 主題模型作為一種文本分析工具，能夠自動(dòng)地從文本數(shù)據(jù)中挖掘潛在的主題或語(yǔ)義信息。然而，已有的主題模型常假設(shè)不適當(dāng)?shù)南闰?yàn)且難以利用外部語(yǔ)義知識(shí)提高主題的質(zhì)量，導(dǎo)致主題一致性不足。針對(duì)這些局限，提出一種基于混合von Mises-Fisher(vMF)分布的雙向?qū)股窠?jīng)主題模型。該模型通過(guò)編碼器執(zhí)行主題推斷，同時(shí)為向主題建模過(guò)程中引入外部語(yǔ)義知識(shí)，提出在生成器網(wǎng)絡(luò)中將主題建模為詞嵌入... （共10頁(yè)）