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为此,Justin Solomon和他的同事用于算法将文本子集概括成基于子集中常用单词的主题。紧接着,它将每个文本分为 5 到 15 个最重要的主题,并通过名列表明每个主题对整个文本的重要性。

另外,映射(按,在这种情况下为单词的数据表示形式)有助使单词之间的相似性显而易见,而最佳传输则有助计算出来在多个目的地之间移动对象(或数据点)的最有效地方式。同时,映射需要让“利用两次拟合传输”沦为有可能:首先是较为子集中的主题,然后度量公共主题重合的程度。研究人员称之为,这种方法在扫瞄大量书籍和文件时特别是在有效地。

在 Gutenberg Project 数据集中于的 1720个标题的评估工作中,该算法顺利地在一秒钟内较为完了所有标题,比第二名慢了近 800 倍。此外,与其他方法比起,该算法在分类文档方面做到得更佳。

例如,按作者对古腾堡数据集中于的书籍展开分组;或是按部门对亚马逊上的产品评论展开分组。同时,该算法还获取了主题列表,需要向用户说明引荐等价文档的原因,便于用户解读。不过,研究人员未符合于现有的技术水平。

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他们还将之后研发一种末端到端的培训技术,这种技术可以牵头优化映射、主题模型和拟合传输,而不是像当前构建那样分开优化。在应用于方面,他们还期望将他们的方法应用于更大的数据集,并研究图像或三维数据建模的应用于。在论文总结工作报告中,Justin Solomon回应,(我们的算法)捕猎差异的方式或许与让一个人较为两个文档的方式完全相同:再行将每个文档分解成更容易解读的概念,然后较为概念······对于更加将近一步的点子,Justin Solomon说:让单词映射获取全局语义语言信息,主题模型获取特定于语料库的主题和主题产于。从经验上看,这些因素融合在一起,可以在各种基于度量的任务中获取出色的性能。

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