담화 주제에 대한 공변량 효과 가설 테스트

초록 우리는 대규모 텍스트 말뭉치에 대해 효율적으로 작동하는 문서 수준의 공변량을 포함한 주제 모델링 접근법을 소개합니다. 이는 기본 확률 모델에서의 매개변수 추정 역할을 덜 강조하고, 대신 데이터가 고정되었지만 알려지지 않은 분포에서 온다고 가정하여 통계적 기능적 값이 중요한 경우를 다룹니다. 우리는 비음수 행렬 분해의 볼록한 표현을 표준 회귀 기술과 결합하여 이러한 기능의 빠르고 유용한 추정치를 제안합니다. 그런 다음 이 계획 위에 비모수 재샘플링 방법을 적용하여 불확실성 정량화를 달성할 수 있습니다. 이는 종종 복잡하고 맞추기 어려운 생성 모델을 전제로 하는 기존의 주제 모델링 패러다임과 대조적입니다. 여기에서 주장하는 단순하고 비모수적 접근법이 기존 생성 모델보다 더 빠르고 해석이 용이하며 더 나은 추론적 정당성을 제공한다고 주장합니다. 마지막으로, 우리는 캐나다 맥주에 귀속된 맛의 담화에 대한 공변량 효과를 분석하는 응용 프로그램을 통해 우리의 방법을 입증합니다.