Machine learningDeep learning / NLP / CV

कमजोर पर्यवेक्षित विषय मॉडलिंग (Weakly Supervised Topic Modeling)

कमजोर पर्यवेक्षित विषय मॉडलिंग संभाव्य विषय मॉडल में हल्के डोमेन ज्ञान — आम तौर पर बीज शब्द या नरम बाधाएं — को शामिल करती है ताकि खोजे गए विषयों को शोधकर्ता-अर्थपूर्ण विषयों की ओर निर्देशित किया जा सके। यह पूरी तरह से अनपर्यवेक्षित LDA और पर्यवेक्षित क्लासिफायर के बीच स्थित है, बाद वाले की तुलना में बहुत कम एनोटेशन की आवश्यकता होती है जबकि पूर्व की तुलना में अधिक व्याख्या योग्य और डोमेन-संरेखित विषय उत्पन्न होते हैं।

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स्रोत

  1. Jagarlamudi, J., Daume III, H., & Udupa, R. (2012). Incorporating Lexical Priors into Topic Models. Proceedings of EACL 2012, 204–213. link
  2. Gallagher, R. J., Reing, K., Kale, D., & Ver Steeg, G. (2017). Anchored Correlation Explanation: Topic Modeling with Minimal Domain Knowledge. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 529–542. DOI: 10.1162/tacl_a_00078

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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Topic Modeling (Seed-Guided / Constrained Topic Models). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-topic-modeling

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ScholarGateWeakly Supervised Topic Modeling (Weakly Supervised Topic Modeling (Seed-Guided / Constrained Topic Models)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-topic-modeling · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026