机译:FastBTM:减少双项主题模型的采样时间
Tsinghua Univ, Dept Comp Sci & Technol, State Key Lab Intelligent Technol & Syst, Tsinghua Natl Lab Informat Sci & Technol, Beijing 100084, Peoples R China;
Tsinghua Univ, Dept Comp Sci & Technol, State Key Lab Intelligent Technol & Syst, Tsinghua Natl Lab Informat Sci & Technol, Beijing 100084, Peoples R China;
Tsinghua Univ, Dept Comp Sci & Technol, State Key Lab Intelligent Technol & Syst, Tsinghua Natl Lab Informat Sci & Technol, Beijing 100084, Peoples R China;
Beijing Univ Posts & Telecommun, Beijing 100876, Peoples R China;
Shanghai Jiao Tong Univ, Shanghai 200240, Peoples R China;
BTM; Topic model; Alias method; Metropolis-Hastings; Acceleration algorithm;
机译:Biterm主题模型的两个Quey-Questive Gibbs采样推理算法
机译:关系双项主题模型:使用词嵌入的短文本主题建模
机译:一种强大的用户情感比特妨据基于用户聚合策略的混合模型,以避免短文本的数据稀疏性
机译:通过别名方法优化双项主题模型的折叠Gibbs采样
机译:通过基于FPGA的实时硬件平台缩短采样周期,从而提高触觉保真度。
机译:通过使用TF-IDF和Biterm主题建模来初始化和增长健康信息技术(HIT)事件的数据库
机译:AOBTM:适应性在线比特频主题型号,用于版本敏感的短文本分析
机译:时间序列分析的主题。 III。具有非正常冲击的aRIma时间序列模型。