ClusterFusion: Hybrid Clustering with Embedding Guidance and LLM Adaptation

📄 arXiv: 2512.04350v1 📥 PDF

作者: Yiming Xu, Yuan Yuan, Vijay Viswanathan, Graham Neubig

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-04

💡 一句话要点

提出ClusterFusion，一种结合嵌入引导和LLM适应的混合聚类框架，提升领域特定文本聚类性能。

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

关键词: 文本聚类 大型语言模型 领域自适应 嵌入引导 混合聚类

📋 核心要点

  1. 传统文本聚类方法依赖预训练嵌入，但在领域特定场景下效果不佳，且微调成本高昂。
  2. ClusterFusion将LLM作为聚类核心，利用嵌入引导和LLM适应，实现领域知识的有效融合。
  3. 实验结果表明，ClusterFusion在标准和领域特定数据集上均取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

文本聚类是自然语言处理中的一项基本任务，然而，使用预训练嵌入的传统聚类算法在领域特定的上下文中常常表现不佳，且需要耗费大量成本进行微调。大型语言模型（LLM）提供了强大的上下文推理能力，但先前的工作主要将其用作辅助模块，以改进嵌入或调整聚类边界。我们提出了ClusterFusion，一种混合框架，它将LLM视为聚类核心，并由轻量级的嵌入方法引导。该框架分为三个阶段：嵌入引导的子集划分、LLM驱动的主题总结和基于LLM的主题分配。这种设计能够直接整合领域知识和用户偏好，充分利用LLM的上下文适应性。在三个公共基准数据集和两个新的领域特定数据集上的实验表明，ClusterFusion不仅在标准任务上实现了最先进的性能，而且在专门领域中也取得了显著的提升。为了支持未来的工作，我们发布了我们新构建的数据集以及所有基准测试的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决领域特定文本聚类问题。现有方法，如基于预训练嵌入的聚类算法，在处理特定领域的文本时，由于缺乏领域知识和上下文理解能力，聚类效果往往不佳。此外，对这些方法进行微调需要大量的计算资源和标注数据，成本较高。

核心思路：ClusterFusion的核心思路是将大型语言模型（LLM）作为聚类的核心驱动力，利用其强大的上下文理解和推理能力。同时，为了提高效率和准确性，使用轻量级的嵌入方法来引导LLM的聚类过程。这种混合方法旨在结合嵌入方法的效率和LLM的语义理解能力，从而在领域特定场景下实现更好的聚类效果。

技术框架：ClusterFusion框架包含三个主要阶段： 1. 嵌入引导的子集划分：利用轻量级的嵌入方法（如预训练词向量或句子嵌入）将文本数据划分为若干个子集，每个子集内的文本在语义上较为相似。 2. LLM驱动的主题总结：对于每个子集，使用LLM生成该子集的主题摘要，从而提取出该子集的核心语义信息。 3. LLM-based的主题分配：使用LLM将每个文本分配到最相关的主题（即子集）中，完成最终的聚类。

关键创新：ClusterFusion的关键创新在于其混合架构，它将LLM作为聚类核心，并利用嵌入方法进行引导。与以往主要将LLM作为辅助模块来改进嵌入或调整聚类边界的方法不同，ClusterFusion充分利用了LLM的上下文适应性，使其能够直接处理领域知识和用户偏好。

关键设计：论文中没有明确提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，在嵌入引导的子集划分阶段，可能需要选择合适的嵌入模型和聚类算法（如K-means）。在LLM驱动的主题总结阶段，需要选择合适的LLM和提示工程方法，以生成高质量的主题摘要。在LLM-based的主题分配阶段，可能需要设计合适的相似度度量方法，以评估文本与主题之间的相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ClusterFusion在三个公共基准数据集和两个新的领域特定数据集上进行了评估。实验结果表明，ClusterFusion在标准任务上实现了最先进的性能，并且在专门领域中取得了显著的提升。具体性能数据和对比基线在论文中给出，表明该方法在领域特定文本聚类方面具有显著优势。

🎯 应用场景

ClusterFusion可应用于各种领域特定文本的聚类任务，例如：医学文献分类、法律文档分析、金融新闻聚类等。该方法能够有效利用领域知识和用户偏好，提高聚类准确性和效率，为相关领域的决策提供支持。未来，该方法有望扩展到其他类型的非结构化数据，如图像和音频，实现更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

Text clustering is a fundamental task in natural language processing, yet traditional clustering algorithms with pre-trained embeddings often struggle in domain-specific contexts without costly fine-tuning. Large language models (LLMs) provide strong contextual reasoning, yet prior work mainly uses them as auxiliary modules to refine embeddings or adjust cluster boundaries. We propose ClusterFusion, a hybrid framework that instead treats the LLM as the clustering core, guided by lightweight embedding methods. The framework proceeds in three stages: embedding-guided subset partition, LLM-driven topic summarization, and LLM-based topic assignment. This design enables direct incorporation of domain knowledge and user preferences, fully leveraging the contextual adaptability of LLMs. Experiments on three public benchmarks and two new domain-specific datasets demonstrate that ClusterFusion not only achieves state-of-the-art performance on standard tasks but also delivers substantial gains in specialized domains. To support future work, we release our newly constructed dataset and results on all benchmarks.