像WNTM，BTM和LF-LDA这样的短文本的主题模型是否创建了类似文档术语矩阵的东西？

Question

我正在处理短文本的主题建模，并且遇到了三个关注相同的模型：biterm主题模型（BTM），单词网络主题模型（WNTM）和潜在特征LDA（LF- LDA）。

我知道对于传统的LDA（我使用R包主题模型实现它），文本文档的非结构化形状通过构造Document-Term矩阵（DTM）转换为计算机可读格式。

我想知道上面提到的模型是否使用类似的方式来实现，特别是如果它们也创建了一个类似于DTM的矩阵。有谁知道吗？不幸的是，我无法通过阅读原始论文找到这些信息。

提前谢谢！

Answer 1

BTM和TKM（可能对短文本有用 - https://github.com/JohnTailor/tkm）不构造文档术语矩阵（DTM）。 WNTM可能会构建一个。我不知道LF-LDA。 BTM，WNTM和TKM使用滑动窗口考虑单词的位置，例如“房子是白色的”和“白宫是”可能会在某些设置下给出不同的结果。 DTM不捕获单词顺序，即。对于上面的例子，两者都会给出相同的DTM。在推断主题文档分发时，WNTM可能会从DTM中受益，但是对于其参数（单词主题）的推断，它不会受益。