کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409783 | 679090 | 2015 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Supervised topic models for multi-label classification
ترجمه فارسی عنوان
مدل های موضوعی نظارت شده برای طبقه بندی چند لایک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نظارت بر مدل موضوع، طبقه بندی چند لایک، فرکانس برچسب، وابستگی به برچسب
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Recently, some publications indicated that the generative modeling approaches, i.e., topic models, achieved appreciated performance on multi-label classification, especially for skewed data sets. In this paper, we develop two supervised topic models for multi-label classification problems. The two models, i.e., Frequency-LDA (FLDA) and Dependency-Frequency-LDA (DFLDA), extend Latent Dirichlet Allocation (LDA) via two observations, i.e., the frequencies of the labels and the dependencies among different labels. We train the models by the Gibbs sampler algorithm. The experiment results on well known collections demonstrate that our two models outperform the state-of-the-art approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 149, Part B, 3 February 2015, Pages 811–819
Journal: Neurocomputing - Volume 149, Part B, 3 February 2015, Pages 811–819
نویسندگان
Ximing Li, Jihong Ouyang, Xiaotang Zhou,