Interpretable Topic Extraction and Word Embedding Learning Using Non-Negative Tensor DEDICOM

Unsupervised topic extraction is a vital step in automatically extracting concise contentual information from large text corpora. Existing topic extraction methods lack the capability of linking relations between these topics which would further help text understanding. Therefore we propose utilizin...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Lars Hillebrand, David Biesner, Christian Bauckhage, Rafet Sifa
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	MDPI AG 2021-01-01
سلاسل:	Machine Learning and Knowledge Extraction
الموضوعات:	matrix factorization tensor factorization word embeddings topic modeling NLP
الوصول للمادة أونلاين:	https://www.mdpi.com/2504-4990/3/1/7
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!