Semantic Tree Inference on Text Corpa using a Nested Density Approach together with Large Language Model Embeddings
作者: Thomas Haschka, Joseph Bakarji
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-12-29
备注: 20 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出一种基于嵌套密度聚类和LLM嵌入的语义树推断方法，用于文本语料库的语义结构发现。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语义树推断 嵌套密度聚类 大型语言模型 文本分类 语义分析
📋 核心要点
- 现有方法难以有效揭示文本语料库中全局语义关系的结构，阻碍了对文本数据的深入理解和利用。
- 该方法通过嵌套密度聚类，从LLM嵌入空间中构建语义树，揭示文本间的分层语义关系。
- 实验表明，该方法在科学摘要分类、20 News-groups和IMDB 50k Movie Reviews等数据集上表现出良好的性能和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
近年来，由于大型语言模型（LLM）及其高维嵌入的兴起，语义文本分类取得了显著进展。虽然LLM嵌入经常被用于在向量数据库中通过语义相似性来存储和检索文本，但文本语料库中全局结构的语义关系通常仍然不明确。本文提出了一种嵌套密度聚类方法，用于推断语义相关文本的层次树。该方法首先通过搜索LLM嵌入空间中的密集簇来识别具有强语义相似性的文本。随着密度标准的逐渐放宽，这些密集簇合并成更分散的簇，直到整个数据集由单个簇表示——树的根。通过将密集簇嵌入到越来越分散的簇中，我们构建了一个树结构，该结构捕获了文本之间分层的语义关系。我们概述了如何将这种方法用于科学摘要的文本数据分类作为案例研究。这使得无需预定义类别即可进行数据驱动的研究领域及其子领域的发现。为了评估该方法的一般适用性，我们进一步将其应用于已建立的基准数据集，如20 News-groups和IMDB 50k Movie Reviews，证明了其跨领域的稳健性。最后，我们讨论了在科学计量学、主题演变方面的可能应用，强调了嵌套密度树如何揭示文本数据集中的语义结构和演变。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何从文本语料库中自动推断出语义结构的问题。现有方法，如传统的聚类或主题模型，难以有效捕捉高维LLM嵌入空间中复杂的语义关系，并且通常需要预先定义类别或主题数量，限制了其灵活性和适用性。
核心思路：论文的核心思路是利用嵌套密度聚类，从LLM嵌入空间中逐步构建语义树。该方法假设语义相似的文本在嵌入空间中会形成密集簇，通过逐步放宽密度标准，将这些密集簇合并成更大的簇，从而形成一个层次化的结构，反映文本之间的语义关系。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM对文本进行嵌入，得到高维向量表示；2) 初始化密度阈值，在嵌入空间中寻找密集簇；3) 逐步降低密度阈值，合并相邻的密集簇，形成更大的簇；4) 将簇之间的合并关系构建成树结构，其中每个节点代表一个簇，父节点代表包含子节点的更广泛的语义类别。
关键创新：该方法的关键创新在于将嵌套密度聚类与LLM嵌入相结合，能够有效地捕捉文本之间复杂的分层语义关系，无需预先定义类别或主题数量，具有很强的灵活性和适应性。与传统的聚类方法相比，该方法能够更好地反映文本之间的语义关联，并提供更丰富的语义信息。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 密度阈值的选择策略，需要根据数据集的特点进行调整；2) 簇合并的准则，例如可以使用基于距离或相似度的度量；3) 树结构的构建方式，例如可以使用自底向上的方式逐步合并簇。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在科学摘要分类、20 News-groups和IMDB 50k Movie Reviews等数据集上进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地推断出文本之间的语义关系，并构建出具有良好层次结构的语义树。尤其是在科学摘要分类任务中，该方法能够自动发现研究领域及其子领域，为科研人员提供有价值的信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于科学计量学、主题演变分析、文本分类、信息检索等领域。例如，可以用于自动发现研究领域及其子领域，跟踪主题的演变趋势，构建知识图谱，提高信息检索的准确率和效率。该方法具有广泛的应用前景，能够帮助研究人员更好地理解和利用文本数据。
📄 摘要（原文）
Semantic text classification has undergone significant advances in recent years due to the rise of large language models (LLMs) and their high dimensional embeddings. While LLM-embeddings are frequently used to store and retrieve text by semantic similarity in vector databases, the global structure semantic relationships in text corpora often remains opaque. Herein we propose a nested density clustering approach, to infer hierarchical trees of semantically related texts. The method starts by identifying texts of strong semantic similarity as it searches for dense clusters in LLM embedding space. As the density criterion is gradually relaxed, these dense clusters merge into more diffuse clusters, until the whole dataset is represented by a single cluster - the root of the tree. By embedding dense clusters into increasingly diffuse ones, we construct a tree structure that captures hierarchical semantic relationships among texts. We outline how this approach can be used to classify textual data for abstracts of scientific abstracts as a case study. This enables the data-driven discovery research areas and their subfields without predefined categories. To evaluate the general applicability of the method, we further apply it to established benchmark datasets such as the 20 News- groups and IMDB 50k Movie Reviews, demonstrating its robustness across domains. Finally we discuss possible applications on scientometrics, topic evolution, highlighting how nested density trees can reveal semantic structure and evolution in textual datasets.