การสร้างแบบจำลองหัวข้อ

28 วิธีในตระกูลนี้

แนะนำ

BERTopicBERTopic is a neural topic-modeling pipeline introduced by Maarten Grootendorst in 2022. It combines BERT-based contextual embeddings with UMAP dimensionality reduction and HDBSCAN แบบจำลองหัวข้อ NMF แบบปรับตัวตามโดเมนDomain-adaptive NMF Topic Modeling applies Non-negative Matrix Factorization to discover latent topics across text from multiple domains, using regularization or shared basis const Explainable LDA Topic ModelExplainable LDA combines Latent Dirichlet Allocation — the canonical probabilistic topic model introduced by Blei, Ng, and Jordan in 2003 — with post-hoc and intrinsic interpretabi Explainable NMF Topic ModelAn Explainable NMF Topic Model combines Non-negative Matrix Factorization — a parts-based decomposition of a document-term matrix — with explicit interpretability techniques such a การสร้างหัวข้อที่อธิบายได้Explainable Topic Modeling combines unsupervised topic discovery — such as LDA, NMF, or neural variants like BERTopic — with interpretability tools (top-word lists, coherence score แบบจำลองหัวข้อ LDA ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดFine-Tuned LDA adapts a Latent Dirichlet Allocation model trained on a large general corpus to a specific target domain by continuing inference on domain-specific documents. Rather

เส้นทางการอ่าน

ระเบียบวิธีเชิงรากฐานที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดของหัวข้อนี้ เรียงตามลำดับการพัฒนา — จุดเริ่มต้นที่ดีหากท่านเพิ่งเริ่มศึกษา

แบบจำลองหัวข้อ NMF1999โดย Lee, D. D. & Seung, H. S.
การสร้างแบบจำลองหัวข้อ (Topic Modeling)1999–2003โดย Hofmann, T. (pLSA, 1999); Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (LDA, 2003)
[NEEDS TRANSLATION]2003โดย Blei, D. M.; Ng, A. Y.; Jordan, M. I.
แบบจำลองหัวข้อ LDA2003โดย Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I.
แบบจำลองหัวข้อ LDA แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-supervised LDA Topic Model)2009โดย Ramage, D.; Andrzejewski, D. et al.
การสร้างหัวข้อแบบกึ่งกำกับดูแล2009โดย Ramage, D.; Andrzejewski, D.; and related NLP community
การเรียนรู้แบบถ่ายโอนด้วยแบบจำลองหัวข้อ NMF2010 (transfer learning survey); 1999 (NMF)โดย Pan, S. J. & Yang, Q. (transfer learning framework); Lee, D. D. & Seung, H. S. (NMF base)
BERTopic2022โดย Maarten Grootendorst

ระเบียบวิธีทั้งหมดบนชั้นนี้ ↓

วิธีทั้งหมด 28

BERTopic แบบจำลองหัวข้อ NMF แบบปรับตัวตามโดเมน Explainable LDA Topic Model Explainable NMF Topic Model การสร้างหัวข้อที่อธิบายได้แบบจำลองหัวข้อ LDA ที่ปรับแต่งอย่างละเอียด การสร้างหัวข้อแบบปรับละเอียด [NEEDS TRANSLATION]แบบจำลองหัวข้อ LDA การสร้างแบบจำลองหัวข้อแบบหลายภาษา แบบจำลองหัวข้อ LDA หลายรูปแบบ Multimodal NMF Topic Model การสร้างแบบจำลองหัวข้อแบบหลายรูปแบบ แบบจำลองหัวข้อ NMF การสร้างหัวข้อด้วย NMF แบบจำลองหัวข้อ LDA แบบกำกับตนเอง แบบจำลองหัวข้อ NMF แบบกำกับตนเอง การสร้างแบบจำลองหัวข้อแบบกำกับตนเอง แบบจำลองหัวข้อ LDA แบบกึ่งมีผู้สอน (Semi-supervised LDA Topic Model)แบบจำลองหัวข้อ NMF แบบกึ่งกำกับดูแล การสร้างหัวข้อแบบกึ่งกำกับดูแล การสร้างแบบจำลองหัวข้อ (Topic Modeling)การจำแนกหัวข้อ การเรียนรู้แบบถ่ายโอนด้วยแบบจำลองหัวข้อ LDA การเรียนรู้แบบถ่ายโอนด้วยแบบจำลองหัวข้อ NMF การเรียนรู้แบบถ่ายโอนด้วยการสร้างแบบจำลองหัวข้อ แบบจำลองหัวข้อ LDA แบบมีผู้สอนแบบอ่อน การสร้างแบบจำลองหัวข้อแบบมีผู้สอนแบบอ่อน

เพิ่มเติมใน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การแทนข้อความและการเตรียมข้อมูลก่อน 135 งาน NLP 32 เอ็มเบดดิงและแบบจำลองภาษา 11