자동으로 주제를 (LDA, HDP)로 만드시겠습니까?

Question

나는 분류를 위해 CV (Curriculum Vitae)를 연구 중이며 LDA를 사용했다. 설정 (N = 3)에 의한 CV (Marketing, Computer, Communication)의 3 가지 개념에 대한 나의 결과가 좋았습니다. 이제는 금융 개념 (또는 다른 개념)을 가진 새로운 CV에 대해 어떻게 새로운 주제를 (기존 주제에 추가하여) 만들 수 있습니까?

사실 내 목표는 새로운 개념을 얻기 위해 매번 새로운 주제를 생성하는 것입니다.

나는 다른 개념으로 매일 다른 CV를 얻고 있으며 어떤 알고리즘 (HDP, On_Line LDA)이 자동으로 분류 작업을 수행하는 데 유용한 지에 대해 의문을 가지고 있습니다.

Answer 1

LDA 또는 다른 주제 모델은 분류 방법이 아닙니다. 감독 학습의 맥락에서 차원 감소/전처리/동의어 발견 방법으로보아야합니다. 문서를 분류 자에게 단어 모음으로 표시하는 대신 항목을 통해 후방으로 표현합니다. 분류 작업에 3 가지 수업이 있으므로 LDA에 3 가지 주제를 선택한다고 가정하지 마십시오. 주제 모델 매개 변수는 문서를 가장 잘 모델링하도록 설정해야합니다 (예 : 복잡성 또는 주제 모델의 다른 품질 메트릭으로 측정, David Mimno의 다른 가능성을 확인하십시오). 주제 확률/사후 매개 변수의 벡터 생각은 유용하다.) 감독 된 학습 방법으로 먹여야한다.

이 실험은 원래의 LDA 논문에서 Blei 외가 수행 한 실험과 동일합니다.