Text Clustering with Large Language Model Embeddings

📄 arXiv: 2403.15112v5 📥 PDF

作者: Alina Petukhova, João P. Matos-Carvalho, Nuno Fachada

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-22 (更新: 2024-12-02)

备注: The peer-reviewed version of this paper is published in the International Journal of Cognitive Computing in Engineering at https://doi.org/10.1016/j.ijcce.2024.11.004. This version is typeset by the authors and differs only in pagination and typographical detail

期刊: International Journal of Cognitive Computing in Engineering, 6, pp. 100-108, 2025

DOI: 10.1016/j.ijcce.2024.11.004

💡 一句话要点

利用大型语言模型嵌入提升文本聚类效果

🎯 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 嵌入技术 聚类算法 信息检索 数据分析

📋 核心要点

  1. 现有文本聚类方法在处理未分类数据时，往往难以有效捕捉语言的细微差别，导致聚类效果不佳。
  2. 本文提出利用大型语言模型的嵌入来提升文本聚类的效果，探索不同嵌入和聚类算法的组合。
  3. 实验结果显示，LLM嵌入在聚类纯度和轮廓分数上均优于传统方法，尤其是GPT-3.5 Turbo模型表现突出。

📝 摘要（中文）

文本聚类是组织日益增长的数字内容的重要方法，有助于结构化和发现未分类数据中的隐藏模式。本文研究了大型语言模型（LLMs）在文本嵌入和聚类算法中的应用，探讨了不同嵌入对聚类结果的影响。实验表明，LLM嵌入在捕捉结构化语言的细微差别方面表现优越，OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型在大多数测试数据集中在五个聚类指标中有三项表现更佳。大多数LLM嵌入在聚类纯度和轮廓分数上均有所提升，反映出对文本数据的更精细理解。轻量级模型BERT表现突出，但增加模型维度和使用摘要技术并不总能提高聚类效率，提示这些策略需谨慎应用。该研究扩展了传统文本聚类框架，提供了改进的方法论，并为未来的文本分析研究指明了新方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统文本聚类方法在处理复杂语言结构时的不足，尤其是在捕捉细微语义方面的挑战。现有方法往往依赖于较为简单的文本嵌入，导致聚类效果不理想。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）生成的文本嵌入，以更好地捕捉文本中的语义和结构信息，从而提升聚类效果。通过对比不同嵌入和聚类算法，探索最佳组合。

技术框架：研究的整体架构包括数据预处理、嵌入生成、聚类算法应用及结果评估四个主要模块。首先对文本数据进行清洗和预处理，然后使用LLMs生成文本嵌入，接着应用多种聚类算法进行聚类，最后通过多种指标评估聚类效果。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM嵌入引入传统文本聚类框架，显著提升了聚类的纯度和信息量。这一方法与传统基于词袋模型的聚类方法有本质区别，后者无法有效捕捉语言的上下文信息。

关键设计：在实验中，选择了多种聚类算法（如K-means、层次聚类等）进行对比，设置了不同的模型维度，并探讨了摘要技术对聚类效果的影响。实验结果表明，模型的维度和摘要技术的应用需根据具体任务进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLM嵌入在聚类纯度和轮廓分数上均显著优于传统方法，特别是GPT-3.5 Turbo模型在五个聚类指标中有三项表现最佳。BERT作为轻量级模型也展现出领先的性能，整体提升幅度明显，表明LLM嵌入在文本聚类中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、社交媒体分析和市场调研等，能够帮助用户更有效地组织和分析大量文本数据。通过改进的聚类方法，研究者和企业能够更好地发现数据中的模式和趋势，提升决策效率。未来，该方法还可扩展至多语言文本处理和跨领域文本分析，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Text clustering is an important method for organising the increasing volume of digital content, aiding in the structuring and discovery of hidden patterns in uncategorised data. The effectiveness of text clustering largely depends on the selection of textual embeddings and clustering algorithms. This study argues that recent advancements in large language models (LLMs) have the potential to enhance this task. The research investigates how different textual embeddings, particularly those utilised in LLMs, and various clustering algorithms influence the clustering of text datasets. A series of experiments were conducted to evaluate the impact of embeddings on clustering results, the role of dimensionality reduction through summarisation, and the adjustment of model size. The findings indicate that LLM embeddings are superior at capturing subtleties in structured language. OpenAI's GPT-3.5 Turbo model yields better results in three out of five clustering metrics across most tested datasets. Most LLM embeddings show improvements in cluster purity and provide a more informative silhouette score, reflecting a refined structural understanding of text data compared to traditional methods. Among the more lightweight models, BERT demonstrates leading performance. Additionally, it was observed that increasing model dimensionality and employing summarisation techniques do not consistently enhance clustering efficiency, suggesting that these strategies require careful consideration for practical application. These results highlight a complex balance between the need for refined text representation and computational feasibility in text clustering applications. This study extends traditional text clustering frameworks by integrating embeddings from LLMs, offering improved methodologies and suggesting new avenues for future research in various types of textual analysis.