Pachinko tahsisi - Pachinko allocation - Wikipedia
 | Bu makale çok güveniyor Referanslar -e birincil kaynaklar. (Eylül 2010) (Bu şablon mesajını nasıl ve ne zaman kaldıracağınızı öğrenin) |
İçinde makine öğrenme ve doğal dil işleme, pachinko tahsis modeli (PAM) bir konu modeli. Konu modelleri, bir belge koleksiyonunun gizli tematik yapısını ortaya çıkarmak için kullanılan bir algoritma paketidir. [1] Algoritma, aşağıdaki gibi önceki konu modellerini geliştirir: gizli Dirichlet tahsisi (LDA) konuları oluşturan kelime korelasyonlarına ek olarak konular arasındaki korelasyonları modelleyerek. PAM, gizli Dirichlet tahsisinden daha fazla esneklik ve daha fazla ifade gücü sağlar.[2] İlk olarak doğal dil işleme bağlamında tanımlanmış ve uygulanmış olsa da, algoritma aşağıdaki gibi diğer alanlarda uygulamalara sahip olabilir: biyoinformatik. Modelin adı Pachinko makineler - Japonya'da popüler olan, metal topların karmaşık iğnelerden oluşan bir koleksiyonun alt tarafındaki çeşitli kutulara inene kadar sekerek aşağıya sarktığı bir oyun.[3]
Tarih
Pachinko tahsisi ilk olarak Wei Li tarafından tanımlandı ve Andrew McCallum 2006 yılında.[3]Fikir, 2007'de Li, McCallum ve David Mimno tarafından hiyerarşik Pachinko tahsisi ile genişletildi.[4] 2007'de McCallum ve meslektaşları, hiyerarşik Dirichlet sürecinin (HDP) bir varyantına dayanan PAM için parametrik olmayan bir Bayesçi öneri önerdiler.[2] Algoritma, MALLET McCallum'un grubu tarafından yayınlanan yazılım paketi Massachusetts Amherst Üniversitesi.
Modeli
![[icon]](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1c/Wiki_letter_w_cropped.svg/20px-Wiki_letter_w_cropped.svg.png){kind=small} | Bu bölüm genişlemeye ihtiyacı var. Yardımcı olabilirsiniz ona eklemek. (2017 Temmuz) |
PAM, V'deki kelimeleri ve T'deki konuları rastgele bir şekilde birleştirir Yönlendirilmiş döngüsüz grafiği (DAG), konu düğümlerinin iç seviyeleri işgal ettiği ve yaprakların kelimeler olduğu.
Bütün bir külliyat oluşturma olasılığı, her belge için olasılıkların ürünüdür:
Ayrıca bakınız
- Olasılıksal gizli anlamsal indeksleme (PLSI), 1999'da Thomas Hofmann'dan erken bir konu modeli.[5]
- Gizli Dirichlet tahsisi tarafından geliştirilen bir PLSI genellemesi David Blei, Andrew Ng, ve Michael Jordan 2002'de belgelerin konuların bir karışımına sahip olmasına izin verildi.[6]
- MALLET, Pachinko tahsisini uygulayan açık kaynaklı bir Java kitaplığı.
Referanslar
- ^ Blei, David. "Konu modelleme". Arşivlenen orijinal 2 Ekim 2012'de. Alındı 4 Ekim 2012.
- ^ a b Li, Wei; Blei, David; McCallum, Andrew (2007). "Parametrik Olmayan Bayes Pachinko Tahsisi". arXiv:1206.5270. Alıntı dergisi gerektirir
| günlük =(Yardım) - ^ a b Li, Wei; McCallum, Andrew (2006). "Pachinko Tahsisi: Konu İlişkilerinin DAG-Yapılandırılmış Karışım Modelleri" (PDF). 23. Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı Bildirileri.
- ^ Mimno, David; Li, Wei; McCallum, Andrew (2007). "Pachinko Tahsisi ile Hiyerarşik Konuların Karışımları" (PDF). 24. Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı Bildirileri.
- ^ Hofmann, Thomas (1999). "Olasılıksal Gizli Anlamsal Endeksleme" (PDF). Yirmi İkinci Yıllık Uluslararası SİGİR Bilgi Erişiminde Araştırma ve Geliştirme Konferansı Bildirileri. Arşivlenen orijinal (PDF) 14 Aralık 2010.
- ^ Blei, David M .; Ng, Andrew Y .; Ürdün, Michael I; Lafferty, John (Ocak 2003). "Gizli Dirichlet tahsisi". Makine Öğrenimi Araştırmaları Dergisi. 3: pp. 993–1022. Arşivlenen orijinal 1 Mayıs 2012'de. Alındı 19 Temmuz 2010.
Dış bağlantılar
- Hiyerarşik Konuların Pachinko Tahsisi ile Karışımları, 2007'de HPAM'ı sunan David Mimno'nun video kaydı.
 | Bu bilgisayar Bilimi makale bir Taslak. Wikipedia'ya şu yollarla yardımcı olabilirsiniz: genişletmek. |