TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "A systematic understanding of probabilistic semantic extraction in large corpus"

Probabilistic topic models have recently gained much popularity in informational retrieval and related areas. Via such models, one can project high-dimensional objects such as text documents into a low dimensional space where their latent semantics are captured and modeled; can integrate multiple sources of information—to ”share statistical strength” among components of a hierarchical probabilistic model; and can structurally display and classify the otherwise unstructured object collections. . | Topic Models Latent Space Models Sparse Coding and All That A systematic understanding of probabilistic semantic extraction in large corpus Eric Xing School of Computer Science Carnegie Mellon University Abstract Probabilistic topic models have recently gained much popularity in informational retrieval and related areas. Via such models one can project high-dimensional objects such as text documents into a low dimensional space where their latent semantics are captured and modeled can integrate multiple sources of information to share statistical strength among components of a hierarchical probabilistic model and can structurally display and classify the otherwise unstructured object collections. However to many practitioners how topic models work what to and not to expect from a topic model how is it different from and related to classical matrix algebraic techniques such as LSI NMF in NLP how to empower topic models to deal with complex scenarios such as multimodal data contractual text in social media evolving corpus or presence of supervision such as labeling and rating how to make topic modeling computationally tractable even on webscale data etc. in a principled way remain unclear. In this tutorial I will demystify the conceptual mathematical and computational issues behind all such problems surrounding the topic models and their applications by presenting a systematic overview of the mathematical foundation of topic modeling and its connections to a number of related methods popular in other fields such as the LDA admixture model mixed membership model latent space models and sparse coding. I will offer a simple and unifying view of all these techniques under the framework multi-view latent space embedding and online the roadmap of model extension and algorithmic design to ward different applications in IR and NLP. A main theme of this tutorial that tie together a wide range of issues and problems will build on the probabilistic graphical model formalism a .

• Báo cáo khoa học
• A systematic understanding
• probabilistic semantic extraction
• large corpus
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Eri culture
• Kachari tribe
• Participation of men and women
• Systematic understanding of participation
• High against men
• Public health
• Program planning
• Intervention mapp
• Evidence based interventions
• Mapping steps retrospectively
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball