详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用LLMS的高级主题建模
通过利用代表模型和使用LLMS的高级主题建模的代表模型和生成AI进行深入研究，首先是朝向数据科学的。
来源:走向数据科学本文是OpenAlex API的主题建模开源智能（OSINT）的延续。在上一篇文章中，我使用潜在的Dirichlet分配（LDA）对主题建模，所使用的数据以及传统的NLP方法进行了介绍。
请参阅上一篇文章：
本文通过利用表示代表模型，生成AI和其他高级技术来采用更高级的主题建模方法。 我们利用Bertopic将几个模型聚集在一个管道中，可视化我们的主题并探索主题模型的变化。
我们利用伯托将几个模型聚集在一起，可视化我们的主题并探索主题模型的变化。伯托管道
使用传统的主题建模方法可能很困难，需要建立自己的管道来清洁数据，令牌，诱人，创建功能等。传统模型（例如LDA或LSA）在计算上也很昂贵，并且通常会产生差的结果。
伯托通过嵌入模型来利用变压器体系结构，并结合其他组件，例如缩小维度和主题表示模型，以创建高性能的主题模型。 Bertopic还提供了各种模型，以适合各种数据和用例，可视化以探索结果等等。
伯托通过嵌入模型来利用变压器体系结构，并结合其他组件，例如缩小维度和主题表示模型，以创建高性能的主题模型。伯托的最大优势是它的模块化。 在上面看到的，管道由几种不同的模型组成：
伯托的最大优势是它的模块化。- 嵌入模型降低模型clustrustering ModelTokenizerWeighting schemerepresentation模型（可选）