Prompting Large Language Models for Topic Modeling

📄 arXiv: 2312.09693v1 📥 PDF

作者: Han Wang, Nirmalendu Prakash, Nguyen Khoi Hoang, Ming Shan Hee, Usman Naseem, Roy Ka-Wei Lee

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-15

备注: 6 pages, 3 figures, IEEE International Conference on Big Data

💡 一句话要点

提出PromptTopic，利用大语言模型进行主题建模，解决短文本和语义忽略问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 主题建模 大语言模型 短文本 语义理解 文本分析

📋 核心要点

  1. 现有主题模型在处理短文本时表现不佳，因为缺乏足够的共现词，难以捕捉潜在主题。
  2. PromptTopic利用大语言模型理解句子级别语义，从文档的句子中提取主题，并进行聚合和提炼。
  3. 实验表明，PromptTopic在多个数据集上优于现有方法，能够发现更具意义和连贯性的主题。

📝 摘要（中文）

主题建模是一种广泛使用的技术，用于揭示文本数据中潜在的主题结构。然而，现有的模型存在一定的局限性，特别是在处理缺乏共现词的短文本数据集时。此外，这些模型通常忽略句子级别的语义，主要关注token级别的语义。本文提出了一种新的主题建模方法PromptTopic，它利用大型语言模型（LLM）的先进语言理解能力来解决这些挑战。PromptTopic首先从单个文档的句子级别提取主题，然后将这些主题聚合和凝练成预定义的数量，最终为不同长度的文本提供连贯的主题。这种方法无需手动参数调整，并提高了提取主题的质量。我们在三个截然不同的数据集上对PromptTopic与最先进的基线模型进行了基准测试，证明了其在发现有意义主题方面的能力。此外，定性分析展示了PromptTopic在多个数据集中发现相关主题的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有主题模型在处理短文本时面临挑战，因为短文本缺乏足够的共现词，导致模型难以准确捕捉潜在的主题结构。此外，传统主题模型主要关注token级别的语义，忽略了句子级别的语义信息，这限制了它们在理解文本深层含义方面的能力。手动调整参数也是一个耗时且繁琐的过程。

核心思路：PromptTopic的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解能力，从句子级别提取主题，从而克服短文本的稀疏性问题，并更好地捕捉文本的语义信息。通过聚合和提炼句子级别的主题，PromptTopic能够生成更具连贯性和代表性的文档主题。

技术框架：PromptTopic的整体流程包括以下几个主要阶段：1) 句子级别主题提取：使用LLM对文档中的每个句子进行主题提取，生成句子级别的主题表示。2) 主题聚合：将句子级别的主题表示进行聚合，形成文档级别的主题表示。3) 主题提炼：对文档级别的主题表示进行提炼，生成最终的主题集合。该流程无需手动参数调整。

关键创新：PromptTopic的关键创新在于利用LLM进行句子级别的主题提取，从而克服了短文本的稀疏性问题，并更好地捕捉了文本的语义信息。与传统的基于词袋模型或概率模型的主题建模方法不同，PromptTopic能够利用LLM的上下文理解能力，生成更具语义意义的主题。

关键设计：PromptTopic的关键设计包括：1) Prompt设计：设计合适的prompt，引导LLM提取句子级别的主题。2) 主题聚合策略：选择合适的聚合策略，将句子级别的主题表示合并为文档级别的主题表示，例如使用平均池化或注意力机制。3) 主题提炼方法：使用聚类算法或降维技术，对文档级别的主题表示进行提炼，生成最终的主题集合。具体的LLM选择和prompt设计细节未知。

📊 实验亮点

PromptTopic在三个不同数据集上的实验结果表明，该方法能够有效地发现有意义的主题。与最先进的基线模型相比，PromptTopic在主题质量和连贯性方面均有显著提升。定性分析也表明，PromptTopic能够揭示数据集中相关的潜在主题。

🎯 应用场景

PromptTopic可应用于各种文本分析任务，例如新闻分类、舆情分析、客户反馈分析等。该方法能够帮助用户快速了解文本数据中的主要话题，并发现隐藏的模式和趋势。尤其在处理社交媒体数据、在线评论等短文本数据时，PromptTopic具有显著优势，能够提供更准确和有价值的信息。

📄 摘要（原文）

Topic modeling is a widely used technique for revealing underlying thematic structures within textual data. However, existing models have certain limitations, particularly when dealing with short text datasets that lack co-occurring words. Moreover, these models often neglect sentence-level semantics, focusing primarily on token-level semantics. In this paper, we propose PromptTopic, a novel topic modeling approach that harnesses the advanced language understanding of large language models (LLMs) to address these challenges. It involves extracting topics at the sentence level from individual documents, then aggregating and condensing these topics into a predefined quantity, ultimately providing coherent topics for texts of varying lengths. This approach eliminates the need for manual parameter tuning and improves the quality of extracted topics. We benchmark PromptTopic against the state-of-the-art baselines on three vastly diverse datasets, establishing its proficiency in discovering meaningful topics. Furthermore, qualitative analysis showcases PromptTopic's ability to uncover relevant topics in multiple datasets.