Topic Modeling Techniques for 2026: Seeded Modeling, LLM Integration, and Data Summaries
种子主题建模、与 LLM 集成以及汇总数据训练是 NLP 工具包的新鲜部分。2026 年主题建模技术帖子：种子建模、LLM 集成和数据摘要首先出现在《走向数据科学》上。
EcoFinBench – a natural language processing benchmark for economics and finance
Max Ahrens、Dragos Gorduza 和 Michael McMahon 在这篇英格兰银行论文中提出了一种新的自然语言处理基准：我们引入了 EcoFinBench，这是一个适用于经济和金融领域的自然语言处理 (NLP) 基准套件。我们跨多个特定领域的数据集全面测试大量 NLP 模型，以进行句子分类。具体来说，[...]
Assessing the Role of Data Quality in Training Bilingual Language Models
双语和多语言语言模型为跨不同语言和用户扩展 NLP 系统提供了一条有前途的道路。然而，它们的性能通常在不同语言之间存在很大差异，因为先前的研究表明，添加更多语言可能会降低某些语言（例如英语）的性能，同时改善其他语言（通常是数据受限的语言）。在这项工作中，我们通过比较双语和单语语言模型来调查这些不一致的原因。我们的分析表明，不平等的数据质量（而不仅仅是数据数量）是性能的主要驱动因素......
Semantic Mastery: Enhancing LLMs with Advanced Natural Language Understanding
大型语言模型（LLM）极大地提高了执行 NLP 任务的能力。然而，更深入的语义理解、上下文连贯性和更微妙的推理仍然很难获得。本文讨论了通过更先进的 NLU 技术（例如语义解析、知识整合和上下文强化学习）推进法学硕士发展的最先进方法。我们分析了结构化知识图、检索增强生成（RAG）以及将模型与人类理解水平相匹配的微调策略的使用。此外，我们解决...
