Dynamic topic model
આંકડાની અંદર, ગતિશીલ વિષયના નમૂનાઓ 'એ ઉત્પાદક નમૂનાઓ છે જેનો ઉપયોગ સમય જતાં દસ્તાવેજોના સંગ્રહના (અવલોકન ન કરેલા) વિષયોના ઉત્ક્રાંતિનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થઈ શકે છે. મોડેલોના આ કુટુંબની દરખાસ્ત ડેવિડ બ્લેઈ અને જ્હોન લેફર્ટી દ્વારા કરવામાં આવી હતી અને તે લેટેન્ટ ડિરીક્લેટ એલોકેશન (એલડીએ) નું વિસ્તરણ છે જે ક્રમિક દસ્તાવેજોને સંભાળી શકે છે. એલડીએમાં, દસ્તાવેજમાં શબ્દો જે ક્રમમાં દેખાય છે અને કોર્પસમાં દસ્તાવેજો જે ક્રમમાં દેખાય છે તે બંને મોડેલથી અજાણ હોય છે. જ્યારે શબ્દો હજુ પણ વિનિમયક્ષમ હોવાનું માનવામાં આવે છે, ત્યારે ગતિશીલ વિષયના નમૂનામાં દસ્તાવેજોનો ક્રમ મૂળભૂત ભૂમિકા ભજવે છે. વધુ ચોક્કસપણે, દસ્તાવેજોને સમયના ભાગ (દા. ત.) દ્વારા જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે. : વર્ષ) અને એવું માનવામાં આવે છે કે દરેક જૂથના દસ્તાવેજો વિષયોના સમૂહમાંથી આવે છે જે અગાઉના ટુકડાના સમૂહમાંથી વિકસિત થયા છે. વિષયો એ જ રીતે એલ. ડી. એ. અને પી. એલ. એસ. એ. માટે, ગતિશીલ વિષય મોડેલમાં, દરેક દસ્તાવેજને અવલોકન ન કરેલા વિષયોના મિશ્રણ તરીકે જોવામાં આવે છે. વધુમાં, દરેક વિષય શબ્દોના સમૂહ પર બહુપદી વિતરણને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. આમ, દરેક દસ્તાવેજના દરેક શબ્દ માટે, મિશ્રણમાંથી એક વિષય લેવામાં આવે છે અને ત્યારબાદ તે વિષયને અનુરૂપ બહુપદી વિતરણમાંથી એક શબ્દ લેવામાં આવે છે. જોકે, વિષયો સમય જતાં વિકસિત થાય છે. દાખલા તરીકે, તે સમયે વિષયના બે સંભવિત શબ્દો "નેટવર્ક" અને "ઝિપ્ફ" (ઉતરતા ક્રમમાં) હોઈ શકે છે, જ્યારે તે સમયે સૌથી વધુ સંભવિત શબ્દો "ઝિપ્ફ" અને "પર્કોલેશન" (ઉતરતા ક્રમમાં) હોઈ શકે છે. સમય t પર પ્રતિ-દસ્તાવેજ વિષય વિતરણ તરીકે. સમય t પર વિષય k ના શબ્દ વિતરણ તરીકે. સમય t માં દસ્તાવેજ d માટે વિષય વિતરણ તરીકે, સમય t માં દસ્તાવેજ d માં n મા શબ્દ માટે વિષય તરીકે, અને ચોક્કસ શબ્દ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરો. આ મોડેલમાં, બહુપદી વિતરણ અને અનુક્રમે અને માંથી પેદા થાય છે. બહુપદી વિતરણો સામાન્ય રીતે સરેરાશ પરિમાણોની દ્રષ્ટિએ લખવામાં આવે છે, તેમ છતાં ગતિશીલ વિષયના નમૂનાઓના સંદર્ભમાં તેમને કુદરતી પરિમાણોની દ્રષ્ટિએ રજૂ કરવું વધુ સારું છે. પહેલાની રજૂઆતમાં કેટલાક ગેરફાયદા છે કારણ કે પરિમાણો બિન-નકારાત્મક અને એકનો સરવાળો હોવા માટે મર્યાદિત છે. આ વિતરણોની ઉત્ક્રાંતિને વ્યાખ્યાયિત કરતી વખતે, કોઈએ ખાતરી આપવાની જરૂર છે કે આવા અવરોધો સંતોષાયા હતા. બંને વિતરણો ઘાતાંકીય પરિવારમાં હોવાથી, આ સમસ્યાનો એક ઉકેલ તેમને કુદરતી પરિમાણોની દ્રષ્ટિએ રજૂ કરવાનો છે, જે કોઈપણ વાસ્તવિક મૂલ્ય ધારણ કરી શકે છે અને વ્યક્તિગત રીતે બદલી શકાય છે. નેચરલ પેરામીટરાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરીને, વિષય મોડેલની ગતિશીલતા અને દ્વારા આપવામાં આવે છે. તેથી સમય સ્લાઇસ 'ટી' પર જનરેટિવ પ્રક્રિયા છેઃ વિષયો દોરો મિશ્રણ મોડેલ દોરો દરેક દસ્તાવેજ માટેઃ દોરો દરેક શબ્દ માટેઃ વિષય દોરો શબ્દ દોરો જ્યાં કુદરતી પરિમાણ x "થી સરેરાશ પરિમાણમાં મેપિંગ છે, એટલે કે. ડાયનેમિક ટોપિક મોડેલમાં, અનુમાન માત્ર અવલોકનક્ષમ છે. અન્ય પરિમાણો શીખવાથી અનુમાનની સમસ્યા ઊભી થાય છે. બ્લેઈ અને લેફર્ટી દલીલ કરે છે કે આ મોડેલમાં અનુમાન કરવા માટે ગિબ્સ નમૂનાને લાગુ કરવું સ્થિર મોડેલો કરતાં વધુ મુશ્કેલ છે, કારણ કે ગૌસીયન અને બહુપદી વિતરણની બિનસંયુગ્મતા છે. તેઓ પરિવર્તનશીલ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવાની દરખાસ્ત કરે છે, ખાસ કરીને, પરિવર્તનશીલ કાલમન ગાળણક્રિયા અને પરિવર્તનશીલ વેવલેટ રીગ્રેસન. મૂળ પેપરમાં, 1881 અને 1999 ની વચ્ચે પ્રકાશિત થયેલા વિજ્ઞાન લેખોના કોર્પસ પર એક ગતિશીલ વિષય મોડેલ લાગુ કરવામાં આવે છે, જેનો હેતુ એ બતાવવાનો છે કે આ પદ્ધતિનો ઉપયોગ વિષયોની અંદર શબ્દના ઉપયોગના વલણોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થઈ શકે છે. લેખકો એ પણ દર્શાવે છે કે ભૂતકાળના દસ્તાવેજો સાથે પ્રશિક્ષિત મોડેલ આગામી વર્ષના દસ્તાવેજોને એલડીએ કરતાં વધુ સારી રીતે ફિટ કરવામાં સક્ષમ છે. એક સતત ગતિશીલ વિષય મોડેલ વાંગ એટ અલ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. અને દસ્તાવેજોના ટાઇમસ્ટેમ્પની આગાહી કરવા માટે અરજી કરી હતી. લખાણ દસ્તાવેજોથી આગળ વધીને, ગતિશીલ વિષયના નમૂનાઓનો ઉપયોગ સંગીતના પ્રભાવનો અભ્યાસ કરવા માટે, સંગીતના વિષયો અને તાજેતરના ઇતિહાસમાં તેઓ કેવી રીતે વિકસિત થાય છે તે શીખવા માટે કરવામાં આવતો હતો. સંદર્ભો સુપ્ત ચલ નમૂનાઓ આંકડાકીય કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા