Dynamic topic model
सांख्यिकी के भीतर, गतिशील विषय मॉडल 'उत्पादक मॉडल हैं जिनका उपयोग समय के साथ दस्तावेजों के संग्रह के (बिना देखे गए) विषयों के विकास का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। मॉडलों के इस परिवार को डेविड ब्लेई और जॉन लाफर्टी द्वारा प्रस्तावित किया गया था और यह अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन (एलडीए) का एक विस्तार है जो क्रमिक दस्तावेजों को संभाल सकता है। एल. डी. ए. में, शब्द एक दस्तावेज़ में जिस क्रम में दिखाई देते हैं और दस्तावेज़ कोष में जिस क्रम में दिखाई देते हैं, दोनों मॉडल से अनजान हैं। जबकि शब्दों को अभी भी विनिमय योग्य माना जाता है, एक गतिशील विषय मॉडल में दस्तावेजों का क्रम एक मौलिक भूमिका निभाता है। अधिक सटीक रूप से, दस्तावेजों को समय के टुकड़े (जैसे। : वर्ष) और यह माना जाता है कि प्रत्येक समूह के दस्तावेज उन विषयों के एक समूह से आते हैं जो पिछले टुकड़े के सेट से विकसित हुए थे। विषय एल. डी. ए. और पी. एल. एस. ए. के समान, एक गतिशील विषय मॉडल में, प्रत्येक दस्तावेज़ को बिना देखे गए विषयों के मिश्रण के रूप में देखा जाता है। इसके अलावा, प्रत्येक विषय शब्दों के एक समूह पर एक बहुपद वितरण को परिभाषित करता है। इस प्रकार, प्रत्येक दस्तावेज़ के प्रत्येक शब्द के लिए, मिश्रण से एक विषय निकाला जाता है और बाद में उस विषय के अनुरूप बहुपद वितरण से एक शब्द निकाला जाता है। हालाँकि, समय के साथ विषय विकसित होते हैं। उदाहरण के लिए, समय पर किसी विषय के दो सबसे संभावित शब्द "नेटवर्क" और "ज़िप्फ़" (अवरोही क्रम में) हो सकते हैं, जबकि समय पर सबसे अधिक संभावित शब्द "ज़िप्फ़" और "परकोलेशन" (अवरोही क्रम में) हो सकते हैं। मॉडल को समय टी पर प्रति-दस्तावेज़ विषय वितरण के रूप में परिभाषित करें. समय टी पर विषय के शब्द वितरण के रूप में. समय टी में दस्तावेज़ डी के लिए विषय वितरण के रूप में, समय टी में दस्तावेज़ डी में nवें शब्द के लिए विषय के रूप में, और विशिष्ट शब्द के रूप में। इस मॉडल में, बहुपद वितरण और क्रमशः और से उत्पन्न होते हैं। भले ही बहुपद वितरण आमतौर पर औसत मापदंडों के संदर्भ में लिखे जाते हैं, लेकिन गतिशील विषय मॉडल के संदर्भ में प्राकृतिक मापदंडों के संदर्भ में उनका प्रतिनिधित्व करना बेहतर है। पूर्व प्रतिनिधित्व के कुछ नुकसान इस तथ्य के कारण हैं कि मापदंड गैर-नकारात्मक और एक के योग के लिए विवश हैं। इन वितरणों के विकास को परिभाषित करते समय, यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि इस तरह की बाधाओं को पूरा किया गया था। चूँकि दोनों वितरण घातीय परिवार में हैं, इस समस्या का एक समाधान उन्हें प्राकृतिक मापदंडों के संदर्भ में प्रस्तुत करना है, जो किसी भी वास्तविक मूल्य को ग्रहण कर सकते हैं और व्यक्तिगत रूप से बदला जा सकता है। प्राकृतिक पैरामीटराइजेशन का उपयोग करते हुए, विषय मॉडल की गतिशीलता और द्वारा दी जाती है। इसलिए समय पर उत्पादन प्रक्रिया 'टी' का टुकड़ा हैः विषय बनाएँ मिश्रण मॉडल बनाएँ प्रत्येक दस्तावेज़ के लिएः बनाएँ प्रत्येक शब्द के लिएः विषय बनाएँ शब्द बनाएँ जहाँ प्राकृतिक मापदंड x "से औसत मापदंड तक एक मानचित्रण है, अर्थात्। गतिशील विषय मॉडल में, केवल अवलोकन योग्य है। अन्य मापदंडों को सीखना एक अनुमान समस्या है। ब्लेई और लाफर्टी का तर्क है कि इस मॉडल में अनुमान लगाने के लिए गिब्स के नमूने को लागू करना स्थिर मॉडल की तुलना में अधिक कठिन है, क्योंकि गौसी और बहुपद वितरणों की गैर-संयुग्मता है। वे परिवर्तनशील विधियों के उपयोग का प्रस्ताव करते हैं, विशेष रूप से, परिवर्तनशील कालमन फ़िल्टरिंग और परिवर्तनशील वेवलेट प्रतिगमन। अनुप्रयोग मूल पेपर में, 1881 और 1999 के बीच प्रकाशित विज्ञान लेखों के संग्रह पर एक गतिशील विषय मॉडल लागू किया जाता है जिसका उद्देश्य यह दिखाना है कि इस विधि का उपयोग विषयों के अंदर शब्द उपयोग की प्रवृत्तियों का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। लेखक यह भी दर्शाते हैं कि पिछले दस्तावेजों के साथ प्रशिक्षित मॉडल एलडीए की तुलना में आने वाले वर्ष के दस्तावेजों को बेहतर तरीके से फिट करने में सक्षम है। एक निरंतर गतिशील विषय मॉडल वांग एट अल द्वारा विकसित किया गया था। और दस्तावेजों के टाइमस्टैम्प की भविष्यवाणी करने के लिए आवेदन किया। पाठ दस्तावेजों से परे जाकर, गतिशील विषय मॉडल का उपयोग संगीत के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए किया गया था, संगीत के विषयों को सीखकर और वे हाल के इतिहास में कैसे विकसित हुए। संदर्भ अव्यक्त चर मॉडल सांख्यिकीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण