TopicGPT: новый метод тематического моделирования с применением больших языковых моделей
Тематическое моделирование – это метод для выявления тематической структуры в больших текстовых корпусах. Традиционные методы тематического моделирования, такие как скрытая дирихлеевская аллокация (LDA), имеют ограничения в создании конкретных и интерпретируемых тем. Это может затруднить понимание содержания документов и установление значимых связей между ними. Однако TopicGPT, новый метод, использует большие языковые модели (LLM) для генерации и уточнения тем в корпусе.
Особенности TopicGPT:
- Использование больших языковых моделей для генерации тем
- Предоставление естественных языковых меток и описаний для тем
- Возможность создания высококачественных и настраиваемых тем без необходимости повторного обучения модели
TopicGPT работает в два основных этапа: генерация тем и назначение тем. На первом этапе фреймворк итеративно подталкивает LLM для генерации тем на основе образца документов из входного набора данных и списка ранее сгенерированных тем. Во втором этапе LLM назначает темы новым документам, предоставляя цитату из документа в поддержку назначения. Результаты показали, что темы, сгенерированные TopicGPT, более семантически соответствуют темам, созданным людьми, чем темы, сгенерированные традиционными методами.
Этот инновационный метод тематического моделирования не только преодолевает ограничения традиционных методов, но и предлагает практические преимущества. Благодаря используемому фреймворку и мощи GPT-4 и GPT-3.5-turbo, TopicGPT генерирует когерентные темы, соответствующие человеческим категоризациям. Это делает его ценным инструментом для широкого спектра приложений в анализе контента и за ее пределами, обещая революцию в области тематического моделирования.
