कमजोर पर्यवेक्षित एलडीए विषय मॉडल
कमजोर पर्यवेक्षित एलडीए लेटेंट डिरिचलेट आवंटन का एक विस्तार है जो हल्के मानव मार्गदर्शन को शामिल करता है — आम तौर पर कीवर्ड बीज या मस्ट-लिंक/कैनॉट-लिंक बाधाएं — डिरिचलेट प्रायर में, सीखे गए विषयों को डोमेन-अर्थपूर्ण विषयों की ओर निर्देशित करता है, जिसके लिए पूरी तरह से लेबल किए गए दस्तावेजों की आवश्यकता नहीं होती है। यह पूरी तरह से अनपर्यवेक्षित एलडीए और पर्यवेक्षित वर्गीकरण के बीच बैठता है, जिससे यह उन स्थितियों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल होता है जहां हजारों दस्तावेजों को लेबल करना अव्यावहारिक है।
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स्रोत
- Jagarlamudi, J., Daume III, H., & Udupa, R. (2012). Incorporating Lexical Priors into Topic Models. Proceedings of the 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2012), pp. 204–213. link ↗
- Andrzejewski, D., Zhu, X., & Craven, M. (2009). Incorporating Domain Knowledge into Topic Modeling via Dirichlet Forest Priors. Proceedings of the 26th International Conference on Machine Learning (ICML 2009), pp. 25–32. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Latent Dirichlet Allocation Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-lda-topic-model
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