neural topic model
論文參考：A Novel Neural Topic Model and Its Supervised Extension 主要思想： 將神經網絡和topicmodel結合，將LDA中對於狄利克雷分佈的參數估計轉換到神經網絡中對於隱藏層參數的估計，設定損失函數，通過迭代學習得到最優參數，並且這也對加入標籤數據更加友好。 代碼：github上有實現，但是參數更新的過程中出現的問題導致收斂到0，並且作者
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