【摘 要】
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现有的有监督主题模型训练算法的时间复杂度一般线性于主题数量,限制了其大规模应用.基于此种情况,文中提出最大熵判别潜在狄利克雷分配(MedLDA)有监督主题模型的高效学习算
【基金项目】
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国家自然科学基金重点国际合作项目(No.61620106010),北京市自然科学基金重点专题项目(No.L172037)资助.
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现有的有监督主题模型训练算法的时间复杂度一般线性于主题数量,限制了其大规模应用.基于此种情况,文中提出最大熵判别潜在狄利克雷分配(MedLDA)有监督主题模型的高效学习算法.算法为坐标下降算法,训练分类器的迭代次数少于MedLDA已有的蒙特卡洛算法.算法还利用拒绝采样及高效的预处理技术,将训练的时间复杂度从线性于主题数量降至亚线性于主题数量.在多个文本数据集上的对比实验表明,相比原有的蒙特卡洛算法,文中算法在训练速度上有大幅提升.
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