【论文阅读】A Correlated Topic Model Using Word Embeddings

《A Correlated Topic Model Using Word Embeddings》 Abstract 传统的主题模型能够通过用逻辑正态分布代替先验的Dirichlet来捕捉潜在主题之间的相关结构。word embeddings 已经被证明能够捕捉语义规律，因此语义相关性和词之间的联系可以直接在词向量空间中计算（例如余弦值）得到。本文提出了一个新的使用词嵌入的主题模型。该模型能够利用词

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