Geri Dön

Topic modelling by using latent Dirichlet allocation

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 518310
  2. Yazar: EROL ÖZKAN
  3. Danışmanlar: Dr. VAN GENNIP YVES
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The University of Nottingham
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Topic modelling is the process of detecting the important topics from a text by using probabilistic models. These probabilistic models help in analysing and classifying a compilation of texts so that one can easily recognise the key topics in them without necessarily reading through the whole document. It is important to mention that these models are fed with information about the texts being analysed, the topics of interest can range from science to art. The models that fall under this category include latent semantic analysis (LSA), probabilistic latent semantic analysis (PLSA) and Latent Dirichlet Allocation (LDA). The LDA which is the most popular has di erent extensions namely; Variational inference (uses an EM-like algorithm to optimize the parameters), Gibbs sampling (we update the parameters based on the samples we use), continuous time dynamic topic model, hierarchical mixture model etc. In this thesis, the main focus is to investigate Variational inference and Gibbs sampling methods for LDA.

Benzer Tezler

  1. Yazılım içerikli soru-cevap sitelerine metin madenciliğinin uygulanması

    Application of text mining to software related question-answer websites

    AHMET SAMET ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN GÜLER BAYAZIT

  2. An evaluation of İstanbul real estate posts based on text analysis and topic modelling

    İstanbul gayrimenkul ilanlarının metin madenciliği ve konu modellemesi ile analizi

    İMGE KIZILTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA KAYA

  3. Topic modelling and multiclass text classification methods for the online posts about people with diabetes

    Diyabetli kişilerle ilgili çevrimiçi gönderiler kullanılarak konu modelleme ve çok sınıflı metin sınıflandırma yöntemleri

    NURBANU AKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiThe University of Sheffield

    Veri Bilimi Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LAURA SBAFFİ

  4. TOJDE Dergisi üzerinde LDA ile konu modelleme

    Topic modelling of TOJDE Journal with LDA

    YUSUF KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR YILMAZEL

  5. Karayolu yolcu taşımacılığında çevrimiçi şikâyetlerin metin madenciliği ile hizmet kalitesi boyutlarının belirlenmesi

    Determination of service quality dimensions of online complaints in road passenger transport by text mining

    GÖRKEM İNCEKARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Yönetim Bilişim SistemleriBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ÇETİNKAYA BOZKURT