Dynamic topic model
اعداد و شمار کے اندر، متحرک موضوع کے ماڈل "جنریٹو ماڈل ہیں جو وقت کے ساتھ دستاویزات کے مجموعے کے (غیر مشاہدہ شدہ) موضوعات کے ارتقاء کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ ماڈلز کے اس خاندان کو ڈیوڈ بلی اور جان لافریٹی نے تجویز کیا تھا اور یہ لیٹنٹ ڈیرچلیٹ الاکیشن (ایل ڈی اے) کی توسیع ہے جو ترتیب وار دستاویزات کو سنبھال سکتی ہے۔ ایل ڈی اے میں، الفاظ دستاویز میں ظاہر ہونے کی ترتیب اور کارپس میں ظاہر ہونے والی دستاویزات کی ترتیب دونوں ماڈل سے لاعلمی میں ہیں۔ جبکہ الفاظ کو اب بھی قابل تبادلہ سمجھا جاتا ہے، ایک متحرک موضوع کے ماڈل میں دستاویزات کی ترتیب ایک بنیادی کردار ادا کرتی ہے۔ مزید واضح طور پر، دستاویزات کو ٹائم سلائس کے لحاظ سے گروپ کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر۔ : سال) اور یہ فرض کیا جاتا ہے کہ ہر گروپ کے دستاویزات ان موضوعات کے ایک سیٹ سے آتے ہیں جو پچھلے ٹکڑے کے سیٹ سے تیار ہوئے ہیں۔ موضوعات ایل ڈی اے اور پی ایل ایس اے کی طرح، ایک متحرک موضوع کے ماڈل میں، ہر دستاویز کو غیر مشاہدہ شدہ موضوعات کے مرکب کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔ مزید برآں، ہر موضوع اصطلاحات کے ایک سیٹ پر کثیر الجہتی تقسیم کی وضاحت کرتا ہے۔ اس طرح، ہر دستاویز کے ہر لفظ کے لیے، مرکب سے ایک موضوع نکالا جاتا ہے اور بعد میں اس موضوع سے مطابقت رکھنے والی کثیر الجہتی تقسیم سے ایک اصطلاح تیار کی جاتی ہے۔ تاہم، موضوعات وقت کے ساتھ بدلتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کسی موضوع کی دو سب سے زیادہ ممکنہ اصطلاحات "نیٹ ورک" اور "زپف" (نزولی ترتیب میں) ہو سکتی ہیں جبکہ اس وقت سب سے زیادہ ممکنہ اصطلاحات "زپف" اور "پرکولیشن" (نزولی ترتیب میں) ہو سکتی ہیں۔ ماڈل کی وضاحت وقت t پر فی دستاویز موضوع کی تقسیم کے طور پر کریں۔ وقت t پر موضوع k کی لفظ کی تقسیم کے طور پر۔ وقت t میں دستاویز d کے لیے موضوع کی تقسیم کے طور پر، وقت t میں دستاویز d میں n ویں لفظ کے لیے موضوع کے طور پر، اور مخصوص لفظ کے طور پر۔ اس ماڈل میں، کثیر الجہتی تقسیم اور بالترتیب اور سے پیدا ہوتے ہیں۔ اگرچہ کثیر الجہتی تقسیم عام طور پر اوسط پیرامیٹرز کے لحاظ سے لکھی جاتی ہیں، لیکن متحرک موضوع کے ماڈلز کے تناظر میں قدرتی پیرامیٹرز کے لحاظ سے ان کی نمائندگی کرنا بہتر ہے۔ سابقہ نمائندگی کے کچھ نقصانات اس حقیقت کی وجہ سے ہیں کہ پیرامیٹرز غیر منفی اور ایک کے مجموعے تک محدود ہیں۔ ان تقسیموں کے ارتقاء کی وضاحت کرتے وقت، کسی کو یہ یقین دلانے کی ضرورت ہوگی کہ اس طرح کی رکاوٹیں پوری ہو چکی ہیں۔ چونکہ دونوں تقسیم ایکسپونینشیل فیملی میں ہیں، اس مسئلے کا ایک حل قدرتی پیرامیٹرز کے لحاظ سے ان کی نمائندگی کرنا ہے، جو کسی بھی حقیقی قدر کو فرض کر سکتا ہے اور انفرادی طور پر تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ قدرتی پیرامیٹرائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے، موضوع کے ماڈل کی حرکیات اور کے ذریعہ دی جاتی ہیں۔ لہذا وقت کے ٹکڑے 't' پر پیداواری عمل یہ ہے: موضوعات کھینچیں ہر دستاویز کے لیے مرکب ماڈل کھینچیں: ہر لفظ کے لیے کھینچیں: موضوع کھینچیں جہاں قدرتی پیرامیٹرائزیشن x سے اوسط پیرامیٹرائزیشن کی نقشہ سازی ہے، یعنی لفظ کھینچیں۔ اندازہ متحرک موضوع کے ماڈل میں، صرف قابل مشاہدہ ہے۔ دوسرے پیرامیٹرز کو سیکھنا ایک تخمینہ کا مسئلہ ہے۔ بلی اور لافریٹی کا استدلال ہے کہ اس ماڈل میں قیاس کرنے کے لیے گبز کے نمونے لینے کا اطلاق جامد ماڈلز کے مقابلے میں زیادہ مشکل ہے، کیونکہ گوسیائی اور کثیر الجہتی تقسیم کی غیر ہم آہنگی کی وجہ سے۔ وہ متغیر طریقوں کے استعمال کی تجویز کرتے ہیں، خاص طور پر، متغیر کالمین فلٹرنگ اور متغیر ویولیٹ ریگریشن۔ ایپلی کیشنز اصل مقالے میں، 1881 اور 1999 کے درمیان شائع ہونے والے سائنس کے مضامین کے مجموعے پر ایک متحرک موضوع ماڈل کا اطلاق کیا گیا ہے جس کا مقصد یہ ظاہر کرنا ہے کہ اس طریقہ کو موضوعات کے اندر لفظ کے استعمال کے رجحانات کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مصنفین یہ بھی ظاہر کرتے ہیں کہ ماضی کے دستاویزات کے ساتھ تربیت یافتہ ماڈل ایل ڈی اے سے بہتر آنے والے سال کے دستاویزات کو فٹ کرنے کے قابل ہے۔ ایک مسلسل متحرک موضوع کا ماڈل وانگ اور دیگر نے تیار کیا تھا۔ اور دستاویزات کے ٹائم اسٹیمپ کی پیش گوئی کے لیے درخواست دی۔ ٹیکسٹ دستاویزات سے آگے بڑھ کر، متحرک موضوع کے نمونوں کو موسیقی کے اثرات کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا، موسیقی کے موضوعات کو سیکھ کر اور حالیہ تاریخ میں وہ کیسے تیار ہوتے ہیں۔ حوالہ جات پوشیدہ متغیر ماڈل شماریاتی قدرتی زبان کی پروسیسنگ