HAMLET: Healthcare-focused Adaptive Multilingual Learning Embedding-based Topic Modeling

📄 arXiv: 2505.07157v1 📥 PDF

作者: Hajar Sakai, Sarah S. Lam

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-12

💡 一句话要点

HAMLET：一种面向医疗的自适应多语言学习嵌入主题建模方法

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

关键词: 主题建模 图神经网络 大型语言模型 医疗文本分析 跨语言学习

📋 核心要点

  1. 传统主题模型在处理上下文和多义词方面存在不足，导致主题质量不高。
  2. HAMLET利用大型语言模型生成初始主题，并通过图神经网络进行嵌入优化，提升主题的连贯性和代表性。
  3. 实验结果表明，HAMLET在医疗领域的英法双语数据集上表现出色，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

传统主题模型通常难以处理上下文细微差别，并且无法充分处理多义词和罕见词。这种局限性通常导致主题缺乏连贯性和质量。大型语言模型（LLM）可以通过生成初始主题集来缓解此问题。然而，这些原始主题通常缺乏改进和代表性，导致没有词汇相似性的冗余并降低可解释性。本文介绍了一种用于跨语言医疗主题建模的图驱动架构HAMLET，该架构使用LLM。所提出的方法利用神经增强语义融合来改进LLM生成的主题的嵌入。该方法没有仅仅依赖于统计共现或人工解释来从文档语料库中提取主题，而是引入了一种主题嵌入改进，该改进使用来自Transformers的双向编码器表示（BERT）和图神经网络（GNN）。在主题生成之后，采用涉及BERT和Sentence-BERT（SBERT）的混合技术进行嵌入。使用GNN进一步改进主题表示，GNN建立文档、主题、单词、相似主题和相似单词之间的连接。引入了一种新颖的方法来计算相似度。因此，主题嵌入得到改进，并提取前k个主题。使用两个医疗保健数据集（一个英文，一个法文）进行了实验，从中导出了六个集合。结果证明了HAMLET的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：传统主题模型难以捕捉文本的细微语义信息，对多义词和罕见词处理能力不足，导致提取的主题缺乏连贯性和可解释性。现有方法依赖统计共现或人工干预，效率低且主观性强。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）生成初始主题，然后通过图神经网络（GNN）对主题嵌入进行精细化。这种方法结合了LLM的语义理解能力和GNN的关系建模能力，从而提升主题的质量和代表性。

技术框架：HAMLET框架包含以下几个主要阶段：1. 使用LLM生成初始主题集合；2. 使用BERT和SBERT对主题进行嵌入表示；3. 构建图神经网络，将文档、主题、单词以及相似主题和单词连接起来；4. 使用GNN对主题嵌入进行优化；5. 提取前k个主题作为最终结果。

关键创新：HAMLET的关键创新在于使用图神经网络对LLM生成的主题嵌入进行精细化。通过构建文档、主题和单词之间的关系图，GNN能够学习到更丰富的语义信息，从而提升主题的质量。此外，论文还提出了一种新颖的相似度计算方法，用于构建图神经网络。

关键设计：在嵌入阶段，论文使用了BERT和SBERT的混合方法，以充分利用两者的优势。在图神经网络中，节点表示文档、主题和单词，边表示它们之间的关系。论文提出了一种新的相似度计算方法来确定边的权重。损失函数的设计目标是使相似的主题在嵌入空间中更接近，不相似的主题更远离。

📊 实验亮点

HAMLET在英法双语医疗数据集上进行了实验，结果表明其能够有效地提取高质量的主题。相较于传统主题模型和仅使用LLM的方法，HAMLET在主题连贯性和可解释性方面均有显著提升。具体性能数据未知，但论文强调了HAMLET的有效性。

🎯 应用场景

HAMLET可应用于医疗领域的文献挖掘、临床决策支持、患者健康管理等场景。通过自动提取和组织医疗文本中的主题，可以帮助医生和研究人员快速了解特定疾病或治疗方法的研究进展，辅助临床决策，并为患者提供个性化的健康管理建议。该方法也可推广到其他领域的文本主题分析。

📄 摘要（原文）

Traditional topic models often struggle with contextual nuances and fail to adequately handle polysemy and rare words. This limitation typically results in topics that lack coherence and quality. Large Language Models (LLMs) can mitigate this issue by generating an initial set of topics. However, these raw topics frequently lack refinement and representativeness, which leads to redundancy without lexical similarity and reduced interpretability. This paper introduces HAMLET, a graph-driven architecture for cross-lingual healthcare topic modeling that uses LLMs. The proposed approach leverages neural-enhanced semantic fusion to refine the embeddings of topics generated by the LLM. Instead of relying solely on statistical co-occurrence or human interpretation to extract topics from a document corpus, this method introduces a topic embedding refinement that uses Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Graph Neural Networks (GNN). After topic generation, a hybrid technique that involves BERT and Sentence-BERT (SBERT) is employed for embedding. The topic representations are further refined using a GNN, which establishes connections between documents, topics, words, similar topics, and similar words. A novel method is introduced to compute similarities. Consequently, the topic embeddings are refined, and the top k topics are extracted. Experiments were conducted using two healthcare datasets, one in English and one in French, from which six sets were derived. The results demonstrate the effectiveness of HAMLET.