Machine learningDeep learning / NLP / CV
준지도 비음수 행렬 분해 (NMF) 토픽 모델
준지도 비음수 행렬 분해 (NMF) 토픽 모델은 사용자가 제공한 시드 단어 또는 레이블 제약 조건을 통합하여 발견된 토픽을 도메인 관련 주제로 유도함으로써 비지도 NMF를 확장합니다. 이는 해석 가능한 비음수 구성 요소로 문서-단어 행렬을 분해하면서 어휘적 사전 지식을 존중하여, 적은 양의 코퍼스에서도 일관성 있고 애플리케이션에 맞는 토픽을 생성합니다.
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출처
- Lee, D. D., & Seung, H. S. (2001). Algorithms for non-negative matrix factorization. Advances in Neural Information Processing Systems, 13, 556–562. link ↗
- Jagarlamudi, J., Daume, 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), 204–213. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Non-negative Matrix Factorization Topic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/semi-supervised-nmf-topic-model
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- LDA 토픽 모델딥러닝↔ compare
- NMF 토픽 모델딥러닝↔ compare
- 준지도학습 LDA 토픽 모델딥러닝↔ compare
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