학습 과제에서 주제 모델링을 위한 반감독형 NMF 모델

우리는 반감독형 비음수 행렬 분해(Semi-supervised Nonnegative Matrix Factorization, SSNMF)를 위한 여러 새로운 모델을 제안하고, 불확실성의 특정 분포를 가정할 때 SSNMF 모델이 최대우도 추정기(MLE)로서의 정당성을 제시한다. 각 새로운 모델에 대해 승법 업데이트 학습 방법을 제안하며, 분류 작업에 대한 적용 사례를 제시하지만, 본 모델들은 다른 감독 학습 과제에도 유연하게 적용 가능하다. 또한 합성 데이터와 실제 데이터를 대상으로 제안된 모델과 학습 방법의 잠재력을 입증하고, 20 Newsgroups 데이터셋에서 높은 분류 정확도를 달성하였다.