Documents Are People and Words Are Items: A Psychometric Approach to Textual Data with Contextual Embeddings

📄 arXiv: 2509.08920v1 📥 PDF

作者: Jinsong Chen

分类: cs.CL, stat.AP, stat.ME

发布日期: 2025-09-10

💡 一句话要点

提出一种基于上下文嵌入的心理测量方法，用于分析文本数据中的潜在知识维度。

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

关键词: 文本分析 心理测量学 上下文嵌入 因子分析 自然语言处理 Transformer模型 知识维度挖掘

📋 核心要点

  1. 现有文本分析方法难以有效挖掘文本中隐含的知识维度和模式，缺乏心理学层面的解释。
  2. 利用上下文嵌入将文本数据转化为心理测量学可分析的响应数据，文档对应个体，单词对应项目。
  3. 实验表明该方法能够有效揭示Wiki STEM语料库中的潜在知识维度，并识别关键相关词语。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种新颖的心理测量方法，利用大型语言模型分析文本数据。通过利用上下文嵌入创建上下文分数，我们将文本数据转换为适用于心理测量分析的响应数据。该方法将文档视为个体，将单词视为项目，在某些关键词的上下文含义在文档中差异显著的前提下，提供了一种自然的心理测量解释，这些关键词可以有效地区分语料库中的文档。建模过程包括两个阶段：获取上下文分数和执行心理测量分析。在第一阶段，我们利用自然语言处理技术和基于编码器的Transformer模型来识别常用关键词并生成上下文分数。在第二阶段，我们采用各种类型的因子分析，包括探索性和双因子模型，以提取和定义潜在因子，确定因子相关性，并识别与每个因子相关的最重要词语。应用于Wiki STEM语料库的实验结果表明，该方法具有挖掘文本数据中潜在知识维度和模式的潜力。这种方法不仅增强了文本数据的心理测量分析，而且在富含文本信息的领域（如教育、心理学和法律）中具有应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何从文本数据中提取潜在的、有意义的知识维度，并提供一种可解释的分析框架。现有方法通常侧重于词频统计或主题建模，缺乏对词语在不同语境下含义差异的考虑，也难以提供心理学层面的解释，例如文档之间的差异性是如何体现的。

核心思路：论文的核心思路是将文本数据转化为心理测量学中常用的响应数据格式，从而可以应用心理测量学的分析方法。具体来说，将文档视为接受测试的“个体”，将文本中的关键词视为测试的“项目”，而关键词在特定文档中的上下文嵌入则作为个体对项目的“响应”。通过这种转换，可以利用心理测量学中的因子分析等方法来提取潜在的知识维度。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 上下文分数获取阶段：利用自然语言处理技术和基于Transformer的编码器模型（如BERT）识别语料库中的常用关键词，并为每个关键词在每个文档中生成上下文嵌入。然后，基于这些嵌入计算上下文分数，该分数反映了关键词在特定文档中的重要性或相关性。2) 心理测量分析阶段：利用各种类型的因子分析方法，如探索性因子分析和双因子模型，对上下文分数进行分析，提取潜在因子，确定因子之间的相关性，并识别与每个因子相关的最重要词语。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将文本数据与心理测量学理论相结合，提供了一种新的文本分析视角。通过将文档和词语分别类比为个体和项目，可以利用心理测量学中的成熟方法来分析文本数据，并获得更深入的理解。与传统方法相比，该方法考虑了词语的上下文含义，并能够提供心理学层面的解释。

关键设计：在上下文分数获取阶段，需要选择合适的Transformer模型和计算上下文分数的方法。论文中可能使用了余弦相似度等方法来衡量关键词嵌入与文档嵌入之间的相似性，从而得到上下文分数。在心理测量分析阶段，需要选择合适的因子分析模型，并根据具体数据调整模型参数。例如，双因子模型可以用于识别一般因子和特定因子，从而更全面地理解文本数据中的知识维度。

📊 实验亮点

该研究将提出的方法应用于Wiki STEM语料库，成功揭示了该语料库中存在的潜在知识维度，并识别了与这些维度相关的关键术语。虽然论文中没有给出具体的性能指标提升数据，但实验结果验证了该方法在文本数据分析方面的有效性和潜力。该方法为文本数据的心理测量分析提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育领域，例如分析学生的作文，评估其知识掌握程度和写作风格；在心理学领域，可以用于分析访谈记录，识别潜在的心理特征；在法律领域，可以用于分析法律文件，提取关键论点和证据。此外，该方法还可用于舆情分析、市场调研等领域，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This research introduces a novel psychometric method for analyzing textual data using large language models. By leveraging contextual embeddings to create contextual scores, we transform textual data into response data suitable for psychometric analysis. Treating documents as individuals and words as items, this approach provides a natural psychometric interpretation under the assumption that certain keywords, whose contextual meanings vary significantly across documents, can effectively differentiate documents within a corpus. The modeling process comprises two stages: obtaining contextual scores and performing psychometric analysis. In the first stage, we utilize natural language processing techniques and encoder based transformer models to identify common keywords and generate contextual scores. In the second stage, we employ various types of factor analysis, including exploratory and bifactor models, to extract and define latent factors, determine factor correlations, and identify the most significant words associated with each factor. Applied to the Wiki STEM corpus, our experimental results demonstrate the method's potential to uncover latent knowledge dimensions and patterns within textual data. This approach not only enhances the psychometric analysis of textual data but also holds promise for applications in fields rich in textual information, such as education, psychology, and law.