一种半监督重复软最大化模型

摘要：

概率主题模型由于其高效的数据降维和文档主题特征挖掘能力被广泛应用于各种文档分析任务中,然而概率主题模型主要基于有向图模型构建,使得模型的表示能力受到极大限制.为此,研究分布式主题特征表示和基于无向图模型玻尔兹曼机的重复软最大化模型(RSM),提出一种半监督的RSM(SSRSM).将SSRSM、RSM模型提取的主题特征应用于多标记判别任务中,实验结果表明,相比LDA和RSM模型,SSRSM模型具有更好的多标记判别能力.

关键词：主题模型、无向图模型、重复软最大化模型、半监督模型、特征学习

所属期刊栏目：41

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71172219;国家科技型中小企业创新基金资助项目11C26213402013

在线出版日期：2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：209-214