Self-supervised NMF Topic Model
Das Self-supervised NMF Topic Model erweitert die klassische Non-negative Matrix Factorization (NMF) zur Themenfindung, indem es selbstüberwachte Lernsignale – wie Masked-Word-Rekonstruktion oder kontrastive Ziele – in die NMF-Optimierung integriert und dadurch kohärentere und semantisch bedeutsamere Themen aus Textkorpora ohne menschlich gelabelte Daten liefert.
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Quellen
- Shi, T., Guo, X., Lv, J., & Yu, P. S. (2022). Self-supervised NMF-based graph contrastive learning for semi-supervised node classification. In Proceedings of the 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence. link ↗
- Lee, D. D., & Seung, H. S. (1999). Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature, 401(6755), 788–791. DOI: 10.1038/44565 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Non-negative Matrix Factorization Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/self-supervised-nmf-topic-model
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- Latent Dirichlet Allocation (LDA)Maschinelles Lernen↔ compare
- Nicht-negative Matrixfaktorisierung (NMF)Maschinelles Lernen↔ compare
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