Toward Purpose-oriented Topic Model Evaluation enabled by Large Language Models

📄 arXiv: 2509.07142v1 📥 PDF

作者: Zhiyin Tan, Jennifer D'Souza

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DL

发布日期: 2025-09-08

备注: Accepted for publication in International Journal on Digital Libraries (IJDL)

期刊: International Journal on Digital Libraries, vol. 26, no. 4, pp. 23, December 2025

DOI: 10.1007/s00799-025-00429-5

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种基于大语言模型的面向目的的动态主题模型自动评估框架

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

关键词: 主题模型 大语言模型 自动评估 语义理解 信息检索 知识发现 动态主题模型

📋 核心要点

  1. 现有主题模型评估指标（如一致性和多样性）无法充分捕捉语义层面的问题，导致评估结果与实际效果脱节。
  2. 该论文提出利用大语言模型（LLMs）构建面向目的的评估框架，从词汇、语义、结构和对齐四个维度评估主题模型的质量。
  3. 实验结果表明，基于LLM的评估指标能够更准确地识别主题模型中的冗余和语义漂移等问题，提供更可靠的评估。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种利用大语言模型（LLMs）自动评估动态演化主题模型的框架。主题建模对于组织和检索数字图书馆系统中的学术内容至关重要，它帮助用户浏览复杂且不断发展的知识领域。然而，广泛使用的自动指标，如一致性和多样性，通常只捕捉到狭窄的统计模式，无法解释实践中的语义失败。我们引入了一个面向目的的评估框架，该框架采用九个基于LLM的指标，涵盖主题质量的四个关键维度：词汇有效性、主题内语义合理性、主题间结构合理性和文档-主题对齐合理性。该框架通过对抗性和基于采样的协议进行验证，并应用于涵盖新闻文章、学术出版物和社交媒体帖子的数据集，以及多种主题建模方法和开源LLM。我们的分析表明，基于LLM的指标提供了可解释、稳健且与任务相关的评估，揭示了主题模型的关键弱点，如冗余和语义漂移，而这些弱点通常被传统指标所忽略。这些结果支持开发可扩展的、细粒度的评估工具，以在动态数据集中保持主题相关性。所有支持这项工作的代码和数据都可以在https://github.com/zhiyintan/topic-model-LLMjudgment上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有主题模型评估方法主要依赖于统计指标，例如主题一致性和主题多样性。这些指标无法有效捕捉主题的语义信息，导致评估结果与实际应用效果不符。尤其是在动态数据集上，主题随着时间演化，传统评估方法难以跟踪主题的语义漂移和冗余。

核心思路：该论文的核心思路是利用大语言模型（LLMs）强大的语义理解和生成能力，模拟人类专家对主题模型进行评估。通过设计一系列基于LLM的指标，从多个维度衡量主题模型的质量，从而更准确地反映主题模型的实际效果。

技术框架：该框架包含四个主要模块：1) 词汇有效性评估：评估主题词汇的合理性；2) 主题内语义合理性评估：评估主题内部语义的一致性；3) 主题间结构合理性评估：评估主题之间的结构关系是否合理；4) 文档-主题对齐合理性评估：评估文档与主题的对齐程度。每个模块都包含若干基于LLM的评估指标，例如，利用LLM生成主题描述，并评估其与主题词汇的相关性。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型引入到主题模型评估中，打破了传统评估方法仅依赖统计信息的局限性。通过利用LLM的语义理解能力，可以更全面、更准确地评估主题模型的质量，从而更好地指导主题模型的选择和优化。

关键设计：该框架设计了九个基于LLM的评估指标，涵盖了主题质量的四个关键维度。具体实现上，使用了多个开源LLM，例如BERT和GPT系列模型。在评估过程中，通过prompt engineering来引导LLM生成高质量的评估结果。此外，还设计了对抗性实验和基于采样的实验，以验证评估框架的鲁棒性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于LLM的评估指标能够更准确地识别主题模型中的冗余和语义漂移等问题，而传统指标往往无法捕捉到这些问题。通过对抗性实验和基于采样的实验，验证了该评估框架的鲁棒性和可靠性。在多个数据集上进行了实验，包括新闻文章、学术出版物和社交媒体帖子，证明了该框架的通用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于数字图书馆、信息检索、推荐系统等领域，帮助用户更有效地组织和检索信息。通过自动评估主题模型的质量，可以提高信息检索的准确性和效率，并为用户提供更个性化的推荐服务。此外，该框架还可以用于监控动态数据集中的主题演化，及时发现和解决语义漂移等问题。

📄 摘要（原文）

This study presents a framework for automated evaluation of dynamically evolving topic models using Large Language Models (LLMs). Topic modeling is essential for organizing and retrieving scholarly content in digital library systems, helping users navigate complex and evolving knowledge domains. However, widely used automated metrics, such as coherence and diversity, often capture only narrow statistical patterns and fail to explain semantic failures in practice. We introduce a purpose-oriented evaluation framework that employs nine LLM-based metrics spanning four key dimensions of topic quality: lexical validity, intra-topic semantic soundness, inter-topic structural soundness, and document-topic alignment soundness. The framework is validated through adversarial and sampling-based protocols, and is applied across datasets spanning news articles, scholarly publications, and social media posts, as well as multiple topic modeling methods and open-source LLMs. Our analysis shows that LLM-based metrics provide interpretable, robust, and task-relevant assessments, uncovering critical weaknesses in topic models such as redundancy and semantic drift, which are often missed by traditional metrics. These results support the development of scalable, fine-grained evaluation tools for maintaining topic relevance in dynamic datasets. All code and data supporting this work are accessible at https://github.com/zhiyintan/topic-model-LLMjudgment.