SciTopic: Enhancing Topic Discovery in Scientific Literature through Advanced LLM
作者: Pengjiang Li, Zaitian Wang, Xinhao Zhang, Ran Zhang, Lu Jiang, Pengfei Wang, Yuanchun Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2025-08-28 (更新: 2025-11-07)
💡 一句话要点
SciTopic：利用大型语言模型增强科学文献主题发现，提升科研信息检索效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学文献主题发现 大型语言模型 文本编码器 对比学习 空间优化 科研信息检索 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有主题发现方法依赖词嵌入，难以理解科学文献中复杂、高维的文本关系。
- SciTopic利用LLM的文本理解能力，通过空间优化和对比学习增强主题识别。
- 实验表明，SciTopic在科学主题发现任务上优于现有方法，提升科研效率。
📝 摘要（中文）
科学文献中的主题发现对于研究人员识别新兴趋势和探索新的研究方向具有重要价值，并能促进更便捷的科学信息检索。许多机器学习方法，特别是深度嵌入技术，已被应用于发现研究主题。然而，大多数现有的主题发现方法依赖于词嵌入来捕获语义，并且缺乏对科学出版物的全面理解，难以处理复杂、高维的文本关系。受大型语言模型（LLM）对文本信息卓越理解能力的启发，我们提出了一种由LLM增强的先进主题发现方法，即SciTopic，以改进科学主题识别。具体而言，我们首先构建一个文本编码器来捕获科学出版物的内容，包括元数据、标题和摘要。接下来，我们构建一个空间优化模块，该模块集成了基于熵的采样和由LLM引导的三元组任务，从而增强了对主题相关性和模糊实例之间上下文复杂性的关注。然后，我们提出基于LLM的指导，通过优化三元组的对比损失来微调文本编码器，迫使文本编码器更好地辨别不同主题的实例。最后，在三个真实世界科学出版物数据集上进行的大量实验表明，SciTopic优于最先进（SOTA）的科学主题发现方法，使研究人员能够获得更深入、更快速的见解。
🔬 方法详解
问题定义：现有科学文献主题发现方法主要依赖于词嵌入技术，无法充分理解科学出版物中复杂和高维的文本关系。这些方法在处理具有细微语义差异和上下文依赖性的科学文本时表现不佳，导致主题识别的准确性和全面性不足。因此，需要一种能够更深入理解科学文献语义的方法，以提高主题发现的质量。
核心思路：SciTopic的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解能力来增强科学文献的主题发现。通过LLM对科学文献进行语义分析，提取更丰富和准确的主题信息。同时，通过优化文本编码器的表示空间，使其更好地捕捉主题相关性和区分不同主题的实例，从而提高主题发现的性能。
技术框架：SciTopic的技术框架主要包括三个模块：1) 文本编码器：用于捕获科学出版物的内容，包括元数据、标题和摘要。2) 空间优化模块：集成了基于熵的采样和由LLM引导的三元组任务，增强对主题相关性和上下文复杂性的关注。3) 微调模块：基于LLM的指导，通过优化三元组的对比损失来微调文本编码器。整体流程是先使用文本编码器提取文本特征，然后通过空间优化模块增强特征表示，最后使用微调模块优化编码器参数。
关键创新：SciTopic的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到科学文献主题发现中。与传统的基于词嵌入的方法不同，SciTopic利用LLM的强大语义理解能力，能够更准确地捕捉科学文献的主题信息。此外，空间优化模块和微调模块的设计也进一步提升了主题发现的性能。
关键设计：空间优化模块采用基于熵的采样方法，选择信息量大的样本进行训练，提高模型的学习效率。三元组任务由LLM引导，LLM负责判断三元组中样本之间的关系，为模型提供更准确的监督信号。对比损失函数用于优化文本编码器的参数，使得相同主题的样本在表示空间中更接近，不同主题的样本更远离。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SciTopic在三个真实世界的科学出版物数据集上进行了评估，实验结果表明，SciTopic在主题发现任务上显著优于现有的最先进方法。具体的性能提升数据在论文中给出，证明了SciTopic在科学文献主题发现方面的有效性和优越性。
🎯 应用场景
SciTopic可应用于科学文献的自动分类、新兴研究趋势的识别、科研人员的智能推荐系统以及科研知识图谱的构建。通过更准确地发现科学文献的主题，可以帮助研究人员快速定位相关文献，追踪研究进展，并促进跨学科的知识交流与合作，从而加速科学研究的进程。
📄 摘要（原文）
Topic discovery in scientific literature provides valuable insights for researchers to identify emerging trends and explore new avenues for investigation, facilitating easier scientific information retrieval. Many machine learning methods, particularly deep embedding techniques, have been applied to discover research topics. However, most existing topic discovery methods rely on word embedding to capture the semantics and lack a comprehensive understanding of scientific publications, struggling with complex, high-dimensional text relationships. Inspired by the exceptional comprehension of textual information by large language models (LLMs), we propose an advanced topic discovery method enhanced by LLMs to improve scientific topic identification, namely SciTopic. Specifically, we first build a textual encoder to capture the content from scientific publications, including metadata, title, and abstract. Next, we construct a space optimization module that integrates entropy-based sampling and triplet tasks guided by LLMs, enhancing the focus on thematic relevance and contextual intricacies between ambiguous instances. Then, we propose to fine-tune the textual encoder based on the guidance from the LLMs by optimizing the contrastive loss of the triplets, forcing the text encoder to better discriminate instances of different topics. Finally, extensive experiments conducted on three real-world datasets of scientific publications demonstrate that SciTopic outperforms the state-of-the-art (SOTA) scientific topic discovery methods, enabling researchers to gain deeper and faster insights.