Structural Topic Model
The Structural Topic Model (STM) is a text-as-data method that discovers latent themes in a corpus while letting document metadata — party, time, gender, treatment condition — shape those themes. Introduced by Roberts, Stewart, Tingley and colleagues in 2014, it generalizes correlated topic modeling so that topic prevalence (how much a document is about a topic) and topic content (the words used to express a topic) can both depend on covariates. The result is a single model that simultaneously estimates topics and how their use varies across known groups, with uncertainty.
سوابق منبع
استنادات عیناً از سوابق منبع روش کپی شدهاند. هیچ تأیید در سطح ادعا از آنها استنباط نمیشود.
- Roberts, M. E., Stewart, B. M., Tingley, D., Lucas, C., Leder-Luis, J., Gadarian, S. K., Albertson, B., & Rand, D. G. (2014). Structural Topic Models for Open-Ended Survey Responses. American Journal of Political Science, 58(4), 1064–1082. · DOI 10.1111/ajps.12103
- Roberts, M. E., Stewart, B. M., & Tingley, D. (2019). stm: An R Package for Structural Topic Models. Journal of Statistical Software, 91(2), 1–40. · DOI 10.18637/jss.v091.i02
- Grimmer, J., & Stewart, B. M. (2013). Text as Data: The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts. Political Analysis, 21(3), 267–297. · DOI 10.1093/pan/mps028
ادعاهای گزینششده
ادعاها در دفتر ثبت شواهد ذخیره شدهاند، هر کدام با ارزیابی خاص خود.
این نما در صورت عدم وجود ارزیابی ادعا در دفتر ثبت، ادعایی ابداع نمیکند.
روشهای مرتبط
از گراف روش تولید شده و به عنوان روابط پیشنهادی ماشین نمایش داده میشود — هیچ ادعای مدرکی استنباط نمیشود.