TopicGPT: A Prompt-based Topic Modeling Framework

📄 arXiv: 2311.01449v2 📥 PDF

作者: Chau Minh Pham, Alexander Hoyle, Simeng Sun, Philip Resnik, Mohit Iyyer

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2024-04-01)

备注: Accepted to NAACL 2024 (Main conference)

💡 一句话要点

提出TopicGPT以解决传统主题建模的可解释性与控制性问题

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

关键词: 主题建模 大型语言模型 可解释性 用户控制 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的主题建模方法如LDA在可解释性和用户控制方面存在明显不足，导致生成的主题难以理解和应用。
  2. 本文提出的TopicGPT框架利用大型语言模型，通过提示生成更符合人类理解的主题，提升了主题的可解释性和用户控制能力。
  3. 实验结果表明，TopicGPT在与人类标注的主题比较中，和谐均值纯度达到0.74，显著优于最强基线的0.64，展示了其优越的性能。

📝 摘要（中文）

主题建模是一种用于探索文本语料库的成熟技术。传统的主题模型（如LDA）将主题表示为词袋，往往需要“解读茶叶”来进行解释，并且对用户在主题格式和具体性上的控制有限。为了解决这些问题，本文提出了TopicGPT，一个基于提示的框架，利用大型语言模型（LLMs）来揭示文本集合中的潜在主题。与竞争方法相比，TopicGPT生成的主题与人类分类更为一致，其在与人类标注的维基百科主题比较中，和谐均值纯度达到0.74，而最强基线为0.64。此外，TopicGPT生成的主题可解释性强，摒弃了模糊的词袋，采用自然语言标签和自由形式描述。该框架高度适应，允许用户在不需要模型重训练的情况下指定约束和修改主题。通过简化高质量和可解释主题的获取，TopicGPT代表了一种以人为中心的主题建模方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统主题建模方法在可解释性和用户控制方面的不足，尤其是生成的主题往往难以理解和应用。

核心思路：TopicGPT通过利用大型语言模型（LLMs）和提示机制，生成更符合人类认知的主题，允许用户在生成过程中进行更高程度的控制和定制。

技术框架：TopicGPT的整体架构包括数据输入、提示生成、主题提取和用户交互模块。用户可以通过输入提示来引导主题生成过程，系统则基于这些提示生成相应的主题和描述。

关键创新：TopicGPT的主要创新在于其基于提示的主题生成方法，使得生成的主题不仅可解释性强，而且能够根据用户需求进行灵活调整，这与传统的词袋模型有本质区别。

关键设计：在设计上，TopicGPT使用了特定的提示格式来引导模型生成主题，并结合自然语言处理技术生成自然语言标签和描述，确保主题的可读性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，TopicGPT与人类标注的维基百科主题进行比较，和谐均值纯度达到0.74，显著高于最强基线的0.64，展示了其在主题生成质量和可解释性方面的显著提升。这一结果表明，TopicGPT能够更好地捕捉人类的主题理解。

🎯 应用场景

TopicGPT在文本分析、信息检索和内容推荐等领域具有广泛的应用潜力。其可解释性和用户控制能力使其适用于需要高质量主题生成的场景，如学术研究、市场分析和社交媒体内容分类等。未来，TopicGPT有望推动主题建模技术的进一步发展，提升人机交互的效率和效果。

📄 摘要（原文）

Topic modeling is a well-established technique for exploring text corpora. Conventional topic models (e.g., LDA) represent topics as bags of words that often require "reading the tea leaves" to interpret; additionally, they offer users minimal control over the formatting and specificity of resulting topics. To tackle these issues, we introduce TopicGPT, a prompt-based framework that uses large language models (LLMs) to uncover latent topics in a text collection. TopicGPT produces topics that align better with human categorizations compared to competing methods: it achieves a harmonic mean purity of 0.74 against human-annotated Wikipedia topics compared to 0.64 for the strongest baseline. Its topics are also interpretable, dispensing with ambiguous bags of words in favor of topics with natural language labels and associated free-form descriptions. Moreover, the framework is highly adaptable, allowing users to specify constraints and modify topics without the need for model retraining. By streamlining access to high-quality and interpretable topics, TopicGPT represents a compelling, human-centered approach to topic modeling.