Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multilayer Correlated Topic Model

論文の概要: A Multilayer Correlated Topic Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02028v1
Date: Sat, 2 Jan 2021 21:50:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-13 08:24:55.177357
Title: A Multilayer Correlated Topic Model
Title（参考訳）: マルチレイヤ関連トピックモデル
Authors: Ye Tian
Abstract要約: 本研究では,文書と異なるセグメント間の主観の継承と変化を解析するための,新規な多層相関トピックモデル (MCTM) を提案する。我々は,段落レベルの文書分析とマーケットバスケットデータ分析を含む,MCTMの潜在的な2つの応用を紹介した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.188086182744454
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We proposed a novel multilayer correlated topic model (MCTM) to analyze how the main ideas inherit and vary between a document and its different segments, which helps understand an article's structure. The variational expectation-maximization (EM) algorithm was derived to estimate the posterior and parameters in MCTM. We introduced two potential applications of MCTM, including the paragraph-level document analysis and market basket data analysis. The effectiveness of MCTM in understanding the document structure has been verified by the great predictive performance on held-out documents and intuitive visualization. We also showed that MCTM could successfully capture customers' popular shopping patterns in the market basket analysis.
Abstract（参考訳）: 論文の構造を理解する上で有効な,文書とそのセグメント間の主アイデアの相違を解析するための,新しい多層相関トピックモデル (MCTM) を提案する。変動予測最大化(EM)アルゴリズムは,MCTMの後方およびパラメータを推定するために導出された。我々は,段落レベルの文書分析とマーケットバスケットデータ分析を含む,MCTMの潜在的な2つの応用を紹介した。文書構造理解におけるmctmの有効性は,保持文書の予測性能と直感的可視化によって検証された。また,マーケットバスケット分析において,MCTMが顧客の一般的なショッピングパターンを捉えることができた。

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