Dense Distributions from Sparse Samples: Improved Gibbs Sampling Parameter Estimators for LDA

We introduce a novel approach for estimating Latent Dirichlet Allocation (LDA) parameters from collapsed Gibbs samples (CGS), by leveraging the full conditional distributions over the latent variable assignments to efficiently average over multiple samples, for little more computational cost than dr...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2017-04
Hauptverfasser:	Papanikolaou, Yannis, Foulds, James R, Rubin, Timothy N, Tsoumakas, Grigorios
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Algorithms Bayesian analysis Clustering Dirichlet problem Estimators Inference Order parameters Parameter estimation
Online-Zugang:	Volltext
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