Тематическое моделирование является популярным методом обработки текста, который обеспечивает интерпретируемое представление документа. BigARTM - хорошо известная библиотека, позволяющая работать с текстами обладающими разными статистическими особенностями. Однако, из-за большого количества регуляризаторов, становится сложно найти оптимальную стратегию обучения модели для создания качественных интерпретируемых тематик. В работе предлагается подход, который формализует проблему в виде вектора параметров и успешно его оптимизирует с помощью генетического алгоритма. Экспериментальное исследование показывает, что предлагаемый метод эволюционной оптимизации может улучшить качество получаемых тематических моделей и превзойти байесовскую оптимизацию как по скорости поиска, так и по качеству.
Ходорченко М.А. (науч. рук. Бутаков Н.А.) Эволюционное моделирование стратегий обучения для моделей основанных на аддитивной регуляризации // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2020]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/4085