【論文閱讀】A Correlated Topic Model Using Word Embeddings
《A Correlated Topic Model Using Word Embeddings》 Abstract 傳統的主題模型能夠通過用邏輯正態分佈代替先驗的Dirichlet來捕捉潛在主題之間的相關結構。word embeddings 已經被證明能夠捕捉語義規律，因此語義相關性和詞之間的聯繫可以直接在詞向量空間中計算（例如餘弦值）得到。本文提出了一個新的使用詞嵌入的主題模型。該模型能夠利用詞
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