A Hybrid Framework for Subject Analysis: Integrating Embedding-Based Regression Models with Large Language Models

📄 arXiv: 2507.22913v1 📥 PDF

作者: Jinyu Liu, Xiaoying Song, Diana Zhang, Jason Thomale, Daqing He, Lingzi Hong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-07-19

备注: 13 pages, 2 figures, accepted by ASIST 2025

💡 一句话要点

提出一种混合框架，结合嵌入式回归模型与大型语言模型，用于图书主题分析。

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

关键词: 主题分析 大型语言模型 机器学习 混合框架 信息检索 图书馆自动化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统机器学习模型在主题分析中处理未见案例时存在困难，而大型语言模型则容易产生幻觉。
  2. 该论文提出一种混合框架，结合机器学习模型预测标签数量，并利用后编辑减少大型语言模型的幻觉。
  3. 实验结果表明，该混合框架通过引导LLM生成和后编辑，能够产生更可控且符合词汇表的输出。

📝 摘要（中文）

提供对信息资源的主题访问是任何图书馆管理系统的基本功能。大型语言模型（LLMs）已被广泛应用于分类和摘要任务，但其执行主题分析的能力尚未得到充分探索。传统机器学习（ML）模型的多标签分类已被用于主题分析，但在未见过的情况下表现不佳。LLMs提供了一种替代方案，但通常会过度生成和产生幻觉。因此，我们提出了一种混合框架，该框架集成了基于嵌入的ML模型与LLMs。这种方法使用ML模型来（1）预测LCSH标签的最佳数量以指导LLM预测，以及（2）使用实际LCSH术语对预测的术语进行后编辑，以减轻幻觉。我们使用LLMs和混合框架进行了实验，以预测使用美国国会图书馆主题词表（LCSH）的书籍的主题词。实验结果表明，提供初始预测以指导LLM生成并施加后编辑会产生更受控且词汇对齐的输出。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图书馆管理系统中图书主题分析的问题。现有方法，如传统机器学习模型，在处理未见过的图书主题时表现不佳。而直接使用大型语言模型（LLMs）进行主题分析，则容易出现过度生成和“幻觉”问题，即生成不符合规范或不存在的主题词。

核心思路：论文的核心思路是将传统机器学习模型的优势与大型语言模型的优势相结合，构建一个混合框架。具体来说，利用机器学习模型预测主题词的数量，从而引导大型语言模型的生成过程，并使用实际的主题词表进行后编辑，以修正大型语言模型产生的错误。

技术框架：该混合框架包含两个主要阶段：1) 基于嵌入的机器学习模型预测阶段：使用图书的文本信息（例如，标题、摘要）作为输入，通过嵌入技术将其转换为向量表示，然后使用回归模型预测该图书应该分配的主题词数量。2) 大型语言模型生成与后编辑阶段：首先，利用预测的主题词数量引导大型语言模型生成候选主题词。然后，将生成的候选主题词与美国国会图书馆主题词表（LCSH）进行匹配，选择最接近的LCSH术语作为最终的主题词。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种混合框架，有效地结合了传统机器学习模型和大型语言模型的优势。通过机器学习模型预测主题词数量，可以约束大型语言模型的生成范围，减少过度生成的问题。通过后编辑，可以修正大型语言模型产生的错误，提高主题词的准确性。

关键设计：在机器学习模型预测阶段，可以使用各种回归模型，例如线性回归、支持向量回归等。嵌入技术可以使用预训练的词向量模型，例如Word2Vec、GloVe等。在大型语言模型生成阶段，可以使用各种预训练的语言模型，例如BERT、GPT等。后编辑阶段的关键在于如何定义候选主题词与LCSH术语之间的相似度，可以使用余弦相似度等方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该混合框架能够显著提高图书主题分析的准确性。通过与直接使用大型语言模型进行主题分析相比，该框架能够生成更可控且符合词汇表的输出。具体性能数据未知，但论文强调了后编辑步骤对齐词汇表的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图书馆自动化、数字图书馆建设、知识管理系统等领域。通过更准确、高效地进行图书主题分析，可以提高信息检索的效率和准确性，帮助用户更快地找到所需资源，提升用户体验。未来，该方法可以扩展到其他类型的信息资源，例如期刊文章、专利文献等。

📄 摘要（原文）

Providing subject access to information resources is an essential function of any library management system. Large language models (LLMs) have been widely used in classification and summarization tasks, but their capability to perform subject analysis is underexplored. Multi-label classification with traditional machine learning (ML) models has been used for subject analysis but struggles with unseen cases. LLMs offer an alternative but often over-generate and hallucinate. Therefore, we propose a hybrid framework that integrates embedding-based ML models with LLMs. This approach uses ML models to (1) predict the optimal number of LCSH labels to guide LLM predictions and (2) post-edit the predicted terms with actual LCSH terms to mitigate hallucinations. We experimented with LLMs and the hybrid framework to predict the subject terms of books using the Library of Congress Subject Headings (LCSH). Experiment results show that providing initial predictions to guide LLM generations and imposing post-edits result in more controlled and vocabulary-aligned outputs.