Semi-supervised LDA Topic Model
Semi-supervised LDA erweitert das Standard-Latent Dirichlet Allocation (LDA) durch die Einbeziehung einer kleinen Menge an Supervision – Seed-Wörter, gelabelte Dokumente oder Must-Link/Cannot-Link-Wortbeschränkungen –, um die Themenfindung hin zu semantisch kohärenten, interpretierbaren Themen zu lenken. Es schlägt eine Brücke zwischen unüberwachter Themenmodellierung und vollständig überwachter Textklassifizierung und ist daher besonders wertvoll, wenn eine vollständige Annotation kostspielig ist.
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Quellen
- Ramage, D., Hall, D., Nallapati, R., & Manning, C. D. (2009). Labeled LDA: A supervised topic model for credit attribution in multi-labeled corpora. Proceedings of EMNLP, 248–256. link ↗
- Andrzejewski, D., Zhu, X., & Craven, M. (2009). Incorporating domain knowledge into topic modeling via Dirichlet Forest priors. Proceedings of ICML, 25–32. DOI: 10.1145/1553374.1553378 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Latent Dirichlet Allocation Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/semi-supervised-lda-topic-model
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