Topic Modeling with Fine-tuning LLMs and Bag of Sentences
作者: Johannes Schneider
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-08-06
备注: This is the submitted journal version of enhanced with the novel fine-tuning part of "Efficient and Flexible Topic Modeling using Pretrained Embeddings and Bag of Sentences'' which appeared at the International Conference on Agents and Artificial Intelligence(ICAART) in 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出FT-Topic方法以改进主题建模效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 主题建模 大型语言模型 无监督学习 微调 句子组 信息检索 文本分析
📋 核心要点
- 现有的主题建模方法如LDA在处理复杂文本时效果有限，尤其是在利用LLM时未充分发挥其潜力。
- 本文提出FT-Topic方法，通过自动化构建训练数据集，实现LLM的无监督微调，提升主题建模的准确性。
- 实验结果表明，SenClu方法在推理速度和主题分配上均优于传统方法，展示了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在主题建模中逐渐超越传统模型如LDA。尽管预训练的LLM编码器如BERT通常直接使用，但微调已被证明能显著提升其性能。本文提出了一种新的方法FT-Topic，通过自动构建训练数据集来实现无监督微调。首先，使用启发式方法识别同一主题或不同主题的句子组对；其次，剔除可能错误标记的句子对。最终，利用微调后的编码器LLM，本文还提出了一种新颖的主题建模方法SenClu，采用期望最大化算法实现快速推理，并允许用户编码主题-文档分布的先验知识。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有主题建模方法在利用大型语言模型时未能充分微调的问题。传统方法如LDA在处理复杂文本时效果有限，且LLM的潜力未被充分挖掘。
核心思路：FT-Topic方法通过自动化构建训练数据集来实现无监督微调，首先识别句子组对，然后剔除错误标记的句子对，以提高数据集的质量。
技术框架：FT-Topic的整体架构包括两个主要步骤：第一步是使用启发式方法识别句子组对，第二步是剔除可能错误标记的句子对。微调后的编码器LLM可用于任何基于嵌入的主题建模方法。
关键创新：本文的创新在于提出了使用句子组作为计算主题的基本单元，并通过无监督微调显著提升了LLM在主题建模中的表现。与现有方法相比，FT-Topic在数据集构建上更为高效，且能自动化处理。
关键设计：在数据集构建中，采用启发式方法识别句子对，并通过剔除错误标记的句子对来提高数据质量。微调过程中，使用了适当的损失函数和参数设置，以确保模型的有效性和准确性。具体的网络结构和参数设置在代码中有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SenClu方法在主题建模任务中实现了显著的性能提升，相较于传统方法，其推理速度更快，且在主题分配的准确性上有明显改善，具体性能数据在论文中有详细列出。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括文本分类、信息检索和社交媒体分析等。通过提升主题建模的准确性，FT-Topic方法能够帮助企业和研究者更好地理解和分析大规模文本数据，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLM)'s are increasingly used for topic modeling outperforming classical topic models such as LDA. Commonly, pre-trained LLM encoders such as BERT are used out-of-the-box despite the fact that fine-tuning is known to improve LLMs considerably. The challenge lies in obtaining a suitable (labeled) dataset for fine-tuning. In this paper, we use the recent idea to use bag of sentences as the elementary unit in computing topics. In turn, we derive an approach FT-Topic to perform unsupervised fine-tuning relying primarily on two steps for constructing a training dataset in an automatic fashion. First, a heuristic method to identifies pairs of sentence groups that are either assumed to be of the same or different topics. Second, we remove sentence pairs that are likely labeled incorrectly. The dataset is then used to fine-tune an encoder LLM, which can be leveraged by any topic modeling approach using embeddings. However, in this work, we demonstrate its effectiveness by deriving a novel state-of-the-art topic modeling method called SenClu, which achieves fast inference through an expectation-maximization algorithm and hard assignments of sentence groups to a single topic, while giving users the possibility to encode prior knowledge on the topic-document distribution. Code is at \url{https://github.com/JohnTailor/FT-Topic}