論文の概要: n-stage Latent Dirichlet Allocation: A Novel Approach for LDA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08591v1
• Date: Sat, 16 Oct 2021 15:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 11:42:21.926367
• Title: n-stage Latent Dirichlet Allocation: A Novel Approach for LDA
• Title（参考訳）: n-stage Latent Dirichletallocation : LDAの新しいアプローチ
• Authors: Zekeriya Anil Guven, Banu Diri, Tolgahan Cakaloglu
• Abstract要約: トピックモデリングフィールドは、テキスト文書のセマンティック構造を決定することができる。 Latent Dirichlet Allocation (LDA) はトピックモデリング手法で最も一般的な手法である。 LDA法をより効果的に活用できるn段式LDA法について詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.503974529275767
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Nowadays, data analysis has become a problem as the amount of data is constantly increasing. In order to overcome this problem in textual data, many models and methods are used in natural language processing. The topic modeling field is one of these methods. Topic modeling allows determining the semantic structure of a text document. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is the most common method among topic modeling methods. In this article, the proposed n-stage LDA method, which can enable the LDA method to be used more effectively, is explained in detail. The positive effect of the method has been demonstrated by the applied English and Turkish studies. Since the method focuses on reducing the word count in the dictionary, it can be used language-independently. You can access the open-source code of the method and the example: https://github.com/anil1055/n-stage_LDA
• Abstract（参考訳）: 近年,データ量の増加に伴い,データ分析が問題となっている。 この問題をテキストデータで解くために、自然言語処理に多くのモデルや手法が使われている。 トピックモデリング分野は、これらの方法の1つです。 トピックモデリングはテキスト文書の意味構造を決定することができる。 Latent Dirichlet Allocation (LDA) はトピックモデリング手法で最も一般的な手法である。 本稿では, LDA法をより効果的に活用できるn段LDA法について詳述する。 この方法の正の効果は、英語とトルコ語の研究によって実証されている。 本手法は辞書における単語数の削減に重点を置いているため,言語に依存しない使用が可能となる。 メソッドのオープンソースコードと例にアクセスできる。 https://github.com/anil1055/n-stage_lda

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