Scalable and Efficient Probabilistic Topic Model Inference for Textual Data is popular PDF and ePub book, written by Måns Magnusson in 2018-04-27, it is a fantastic choice for those who relish reading online the Uncategoriezed genre. Let's immerse ourselves in this engaging Uncategoriezed book by exploring the summary and details provided below. Remember, Scalable and Efficient Probabilistic Topic Model Inference for Textual Data can be Read Online from any device for your convenience.
Scalable and Efficient Probabilistic Topic Model Inference for Textual Data Book PDF Summary
Probabilistic topic models have proven to be an extremely versatile class of mixed-membership models for discovering the thematic structure of text collections. There are many possible applications, covering a broad range of areas of study: technology, natural science, social science and the humanities. In this thesis, a new efficient parallel Markov Chain Monte Carlo inference algorithm is proposed for Bayesian inference in large topic models. The proposed methods scale well with the corpus size and can be used for other probabilistic topic models and other natural language processing applications. The proposed methods are fast, efficient, scalable, and will converge to the true posterior distribution. In addition, in this thesis a supervised topic model for high-dimensional text classification is also proposed, with emphasis on interpretable document prediction using the horseshoe shrinkage prior in supervised topic models. Finally, we develop a model and inference algorithm that can model agenda and framing of political speeches over time with a priori defined topics. We apply the approach to analyze the evolution of immigration discourse in the Swedish parliament by combining theory from political science and communication science with a probabilistic topic model. Probabilistiska ämnesmodeller (topic models) är en mångsidig klass av modeller för att estimera ämnessammansättningar i större corpusar. Applikationer finns i ett flertal vetenskapsområden som teknik, naturvetenskap, samhällsvetenskap och humaniora. I denna avhandling föreslås nya effektiva och parallella Markov Chain Monte Carlo algoritmer för Bayesianska ämnesmodeller. De föreslagna metoderna skalar väl med storleken på corpuset och kan användas för flera olika ämnesmodeller och liknande modeller inom språkteknologi. De föreslagna metoderna är snabba, effektiva, skalbara och konvergerar till den sanna posteriorfördelningen. Dessutom föreslås en ämnesmodell för högdimensionell textklassificering, med tonvikt på tolkningsbar dokumentklassificering genom att använda en kraftigt regulariserande priorifördelningar. Slutligen utvecklas en ämnesmodell för att analyzera "agenda" och "framing" för ett förutbestämt ämne. Med denna metod analyserar vi invandringsdiskursen i Sveriges Riksdag över tid, genom att kombinera teori från statsvetenskap, kommunikationsvetenskap och probabilistiska ämnesmodeller.
Detail Book of Scalable and Efficient Probabilistic Topic Model Inference for Textual Data PDF
- Author : Måns Magnusson
- Release : 27 April 2018
- Publisher : Linköping University Electronic Press
- ISBN : 9789176852880
- Genre : Uncategoriezed
- Total Page : 53 pages
- Language : English
- PDF File Size : 8,6 Mb
If you're still pondering over how to secure a PDF or EPUB version of the book Scalable and Efficient Probabilistic Topic Model Inference for Textual Data by Måns Magnusson, don't worry! All you have to do is click the 'Get Book' buttons below to kick off your Download or Read Online journey. Just a friendly reminder: we don't upload or host the files ourselves.