Une extension du modèle sémantique latent probabiliste pour le partitionnement non-supervisé de documents textuels

Abstract

International audienceDans cet article, nous proposons une extension du modèle sémantique latent probabiliste (PLSA) pour la tâche de partitionnement de documents (clustering). Nous montrons que ce modèle étendu est équivalent à une combinaison linéaire de modèles de factorisation matricielle non-négative au sens de la fonction objective KL-divergence. Nous validons notre modèle sur les trois collections de documents et, montrons empiriquement que notre approche est statistiquement plus performante que le modèle PLSA de base pour la tâche de clustering