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作者社区中时序语言建模的深度动态神经网络( Deep dynamic neural networks for temporal language modeling in author communities )
E Delasalles S Lamprier L Denoyer
语言模型是许多工作的核心，尤其是在文本挖掘和信息检索界。这些统计模型旨在提取词的分布，从简单的统一模型到带有潜在变量的递归方法，这些变量捕捉文本中微妙的依赖关系。然而，这些模型只从单词序列中学习，很少考虑作者的身份以及出版日期。我们提出了一个基于递归语言建模（如LSTM）的神经模型，旨在捕捉语言在作者群体中随时间的传播趋势。通过使用作者和动态时间向量状态来调节语言模型，我们能够利用文本上下文之间的潜在依赖关系。该模型通过在潜在空间中共享的时间预测函数捕捉作者的语言演变，允许处理各种建模任务，包括语言模型的完成和通过时间的预测。在两个真实世界的语料库上，与几个时态和非时态语言基线相比，实验表明了该方法的性能。
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