Optimal Number of Topics in Topic Modeling Using Deep Auto Encoder Graph Regularized Non-Negative Matrix Factorization Algorithm
Topic modeling stands as a well-explored and foundational challenge in the text mining domain. Traditional topic schemes based on word co-occurrences, aim to expose the latent semantic structure embedded in a document corpus. Nevertheless, the inherent brevity of short texts introduces data sparsity...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Journal of systems science and systems engineering Ročník 34; číslo 3; s. 257 - 283 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Berlin/Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
01.06.2025
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1004-3756, 1861-9576 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!