Dynamic Topic Evolution with Temporal Decay and Attention in Large Language Models

📄 arXiv: 2510.10613v2 📥 PDF

作者: Di Wu, Shuaidong Pan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-12 (更新: 2025-11-03)

💡 一句话要点

提出基于时序衰减和注意力机制的大语言模型动态主题演化框架

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

关键词: 动态主题建模 大语言模型 时间衰减 注意力机制 主题演化 语义表示 时序建模

📋 核心要点

  1. 现有主题模型难以有效捕捉大规模文本中随时间动态演变的主题，缺乏对语义和时序信息的统一建模。
  2. 该方法利用大语言模型进行语义表示，结合时序衰减和注意力机制，并引入状态转移矩阵建模主题演化。
  3. 实验结果表明，该框架能有效捕捉主题的生成、扩展和衰退，并在主题连贯性、多样性和稳定性方面优于现有模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于时序大语言模型的动态主题演化建模框架。该方法首先利用大语言模型获取文本的上下文嵌入，然后引入时间衰减函数和注意力机制。这些组件允许模型根据时间间隔调整语义单元的重要性，并捕获不同时期内的主题变化。时间表示被映射到潜在主题空间，并应用状态转移矩阵来描述主题的动态演化。联合优化目标约束了语义建模和时间一致性，确保主题生成的多样性和平滑性。该设计强调了语义表示和时间演化的统一建模，从而提高了主题的连贯性和多样性，同时增强了随时间的稳定性和可解释性。在真实语料库上的实验表明，该框架有效地捕捉了主题的生成、扩展和衰退，并在多个指标上优于现有模型。总的来说，该方法为理解大规模文本中的动态语义模式提供了一个系统的解决方案，丰富了主题建模的研究范式，并支持多个领域的复杂文本分析任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有主题模型在处理大规模文本时，难以准确捕捉主题随时间动态演化的过程。它们通常缺乏对语义信息和时间信息的有效融合，导致主题建模的连贯性、多样性和稳定性不足。此外，现有方法难以解释主题演化的具体过程，可解释性较差。

核心思路：本文的核心思路是将大语言模型强大的语义表示能力与时序建模相结合，通过引入时间衰减函数和注意力机制，使模型能够根据时间间隔调整语义单元的重要性，并捕获不同时期内的主题变化。同时，利用状态转移矩阵来描述主题在潜在空间中的动态演化，从而实现对主题演化的建模。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 利用大语言模型获取文本的上下文嵌入；2) 引入时间衰减函数和注意力机制，调整语义单元的重要性，捕获主题变化；3) 将时间表示映射到潜在主题空间；4) 应用状态转移矩阵描述主题的动态演化；5) 通过联合优化目标约束语义建模和时间一致性。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将大语言模型的语义表示能力与时序建模相结合，通过时间衰减函数和注意力机制，使模型能够根据时间间隔调整语义单元的重要性，并捕获不同时期内的主题变化。此外，利用状态转移矩阵来描述主题在潜在空间中的动态演化，从而实现对主题演化的建模。这种统一建模方法能够提高主题的连贯性、多样性和稳定性。

关键设计：时间衰减函数的设计需要考虑时间间隔对语义单元重要性的影响，可以使用指数衰减函数或其他合适的函数形式。注意力机制的设计需要考虑如何有效地选择与当前时间段相关的重要语义单元。状态转移矩阵的设计需要考虑主题之间的转移概率，可以使用马尔可夫链或其他合适的模型。联合优化目标的设计需要平衡语义建模和时间一致性，可以使用交叉熵损失函数或其他合适的损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在真实语料库上能够有效地捕捉主题的生成、扩展和衰退，并在主题连贯性、多样性和稳定性方面优于现有模型。具体而言，该方法在困惑度（Perplexity）、主题一致性（Topic Coherence）和时间一致性（Temporal Coherence）等指标上均取得了显著提升，表明该方法能够更准确地捕捉主题的动态演化过程。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如新闻事件分析、社交媒体舆情监控、科技趋势预测等。通过对大规模文本数据进行动态主题建模，可以帮助人们更好地理解事件的发展脉络、舆论的演变趋势以及科技的创新方向，为决策提供支持。此外，该方法还可以用于个性化推荐、智能客服等应用场景，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

This paper proposes a modeling framework for dynamic topic evolution based on temporal large language models. The method first uses a large language model to obtain contextual embeddings of text and then introduces a temporal decay function and an attention mechanism. These components allow the model to adjust the importance of semantic units according to time intervals and capture topic variations across different periods. The temporal representations are then mapped into a latent topic space, where a state transition matrix is applied to describe the dynamic evolution of topics. A joint optimization objective constrains both semantic modeling and temporal consistency, ensuring diversity and smoothness in topic generation. The design emphasizes the unified modeling of semantic representation and temporal evolution, which improves topic coherence and diversity while enhancing stability and interpretability over time. Experiments on real-world corpora show that the framework effectively captures the generation, expansion, and decline of topics and outperforms existing models across multiple metrics. Overall, the proposed method provides a systematic solution for understanding dynamic semantic patterns in large-scale text, enriches the research paradigm of topic modeling, and supports complex text analysis tasks in multiple domains.