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局部似然法应用于时间文档序列的建模

Local Likelihood Modeling of Temporal Text Streams
课程网址: http://videolectures.net/icml08_lebanon_llm/  
主讲教师: Guy Lebanon
开课单位: 普渡大学
开课时间: 2008-08-07
课程语种: 英语
中文简介:
时间文本数据通常由时间变化过程或分布生成。静态似然技术不能捕获底层分布中的这种漂移。我们考虑将局部似然法应用于时间文档序列的生成和条件建模。我们研究渐近偏差和方差,并使用包含路透社新闻故事的时间序列的RCV1数据集进行实验研究。
课程简介: Temporal text data is often generated by a time-changing process or distribution. Such a drift in the underlying distribution cannot be captured by stationary likelihood techniques. We consider the application of local likelihood methods to generative and conditional modeling of temporal document sequences. We examine the asymptotic bias and variance and present an experimental study using the RCV1 dataset containing a temporal sequence of Reuters news stories.
关 键 词: 时间文本数据; 静态似然技术; 时间文档序列
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-04-19:lxf
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