論文の概要: Non-negative matrix factorization algorithms greatly improve topic model fits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13440v1
• Date: Thu, 27 May 2021 20:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 00:57:16.308023
• Title: Non-negative matrix factorization algorithms greatly improve topic model fits
• Title（参考訳）: 非負行列分解アルゴリズムはトピックモデル適合を大幅に改善する
• Authors: Peter Carbonetto, Abhishek Sarkar, Zihao Wang and Matthew Stephens
• Abstract要約: NMFはトピックモデルパラメータの"sum-to-one"制約を回避する。 まずNMF問題を解き、トピックモデルの適合性を回復することで、より優れた適合性が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7276871905342315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We report on the potential for using algorithms for non-negative matrix factorization (NMF) to improve parameter estimation in topic models. While several papers have studied connections between NMF and topic models, none have suggested leveraging these connections to develop new algorithms for fitting topic models. Importantly, NMF avoids the "sum-to-one" constraints on the topic model parameters, resulting in an optimization problem with simpler structure and more efficient computations. Building on recent advances in optimization algorithms for NMF, we show that first solving the NMF problem then recovering the topic model fit can produce remarkably better fits, and in less time, than standard algorithms for topic models. While we focus primarily on maximum likelihood estimation, we show that this approach also has the potential to improve variational inference for topic models. Our methods are implemented in the R package fastTopics.
• Abstract（参考訳）: 非負行列因数分解(NMF)アルゴリズムを用いてトピックモデルにおけるパラメータ推定を改善する可能性について報告する。 いくつかの論文ではNMFとトピックモデル間の接続について研究しているが、これらの接続を活用してトピックモデルに適合する新しいアルゴリズムを開発することは提案されていない。 重要なことに、NMFはトピックモデルパラメータの「sum-to-one」制約を避け、より単純な構造とより効率的な計算を伴う最適化問題をもたらす。 NMFの最適化アルゴリズムの最近の進歩に基づき、まずNMFの問題を解き、トピックモデルに適合する問題を解くことにより、トピックモデルに対する標準的なアルゴリズムよりもはるかに優れた適合性が得られることを示す。 我々は主に最大推定に焦点をあてるが、本手法は話題モデルの変分推論を改善する可能性も示している。 我々のメソッドはRパッケージfastTopicsに実装されています。

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