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व्याख्या योग्य NMF विषय मॉडल

एक व्याख्या योग्य NMF विषय मॉडल नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन (NMF) — जो एक डॉक्यूमेंट-टर्म मैट्रिक्स का एक भाग-आधारित अपघटन है — को सुसंगतता मेट्रिक्स, शब्द योगदान स्कोर और SHAP-शैली एट्रिब्यूशन जैसी स्पष्ट व्याख्यात्मक तकनीकों के साथ जोड़ता है, ताकि खोजे गए विषयों को मानव पाठकों द्वारा पारदर्शी और ऑडिट करने योग्य बनाया जा सके।

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स्रोत

  1. Lee, D. D., & Seung, H. S. (2001). Algorithms for non-negative matrix factorization. Advances in Neural Information Processing Systems, 13, 556–562. link
  2. Non-negative matrix factorization. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Non-negative Matrix Factorization Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-nmf-topic-model

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ScholarGateExplainable NMF Topic Model (Explainable Non-negative Matrix Factorization Topic Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-nmf-topic-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026