A Neural Topic Method Using a Large-Language-Model-in-the-Loop for Business Research

📄 arXiv: 2603.03623v1 📥 PDF

作者: Stephan Ludwig, Peter J. Danaher, Xiaohao Yang

分类: cs.CL, econ.EM

发布日期: 2026-03-04

💡 一句话要点

LX Topic：融合大语言模型的神经主题模型，提升商业研究中文本分析质量

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

关键词: 神经主题模型 大型语言模型 文本分析 商业研究 主题建模 语义连贯性 文档表示

📋 核心要点

  1. 现有主题模型在商业研究中存在不足，如主题概念模糊、缺乏可解释性以及与文档级表示的对齐问题。
  2. LX Topic通过将主题视为潜在语言结构，并结合大语言模型进行主题词级别的细化，提升主题的语义连贯性。
  3. 实验表明，LX Topic在主题质量方面优于现有模型，同时保持了聚类和分类性能，并提供标准化的输出。

📝 摘要（中文）

在商业研究中，非结构化文本的使用日益增长，主题建模已成为从评论、社交媒体和开放式调查回复中构建解释变量的关键工具。然而，现有方法作为测量工具效果不佳。以往研究表明，文本内容可以预测销售额、满意度和公司绩效等结果，但概率模型通常生成概念模糊的主题，神经主题模型在理论驱动的环境中难以解释，而大型语言模型方法缺乏标准化、稳定性和与文档级表示的对齐。本文提出了一种神经主题方法LX Topic，它将主题概念化为潜在的语言结构，并为经验分析生成校准的文档级主题比例。LX Topic建立在FASTopic的基础上，以确保强大的文档代表性，并在主题词级别集成大型语言模型细化，使用对齐和置信度加权机制，在不扭曲文档-主题分布的情况下增强语义连贯性。在大型Amazon和Yelp评论数据集上的评估表明，相对于领先模型，LX Topic实现了最高的整体主题质量，同时保持了聚类和分类性能。通过在基于Web的系统中统一主题发现、细化和标准化输出，LX Topic将主题建模确立为营销研究和实践中可重现、可解释且面向测量的工具。

🔬 方法详解

问题定义：现有主题模型在商业研究中面临挑战，具体表现为：概率主题模型产生的主题概念模糊，缺乏清晰的语义边界；神经主题模型虽然在性能上有所提升，但在理论驱动的场景下难以解释；直接使用大型语言模型进行主题建模缺乏标准化和稳定性，并且难以与文档级别的表示对齐。这些问题限制了主题模型在商业研究中作为可靠测量工具的应用。

核心思路：LX Topic的核心思路是将主题建模过程分解为主题发现、主题细化和标准化输出三个阶段。首先，利用FASTopic保证文档表示的准确性。然后，引入大型语言模型（LLM）在主题词级别进行细化，增强主题的语义连贯性。最后，通过对齐和置信度加权机制，确保LLM的细化不会扭曲原始的文档-主题分布，从而保证模型的可解释性和稳定性。

技术框架：LX Topic的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文档表示模块：使用FASTopic学习文档的低维向量表示，捕捉文档的语义信息。2) 主题发现模块：基于文档表示，通过聚类或分解等方法发现初始主题。3) LLM细化模块：利用大型语言模型对每个主题的关键词进行语义增强和筛选，提升主题的语义连贯性。4) 对齐和加权模块：通过对齐机制，将LLM生成的细化信息与原始文档-主题分布进行对齐，并使用置信度加权，避免过度依赖LLM的输出，保持模型的稳定性。5) 标准化输出模块：将主题模型的结果以标准化的格式输出，方便后续的分析和应用。

关键创新：LX Topic的关键创新在于将大型语言模型引入到神经主题模型的训练循环中，并设计了对齐和置信度加权机制，从而在提升主题语义连贯性的同时，保持了文档-主题分布的准确性。与现有方法相比，LX Topic能够生成更具可解释性和稳定性的主题，更适合在理论驱动的商业研究中使用。

关键设计：LX Topic的关键设计包括：1) FASTopic作为基础模型，保证文档表示的质量。2) 使用特定的大型语言模型（具体模型未知）进行主题词级别的细化。3) 设计对齐损失函数，确保LLM的输出与原始文档-主题分布保持一致。4) 使用置信度加权机制，根据LLM输出的置信度，动态调整LLM对主题的影响程度。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

实验结果表明，LX Topic在Amazon和Yelp评论数据集上取得了最高的整体主题质量，优于现有的主题模型。同时，LX Topic保持了良好的聚类和分类性能，表明其在提升主题质量的同时，没有牺牲模型的泛化能力。具体的性能提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

LX Topic可广泛应用于商业研究领域，例如分析消费者评论、社交媒体数据和开放式调查回复，以识别潜在的市场趋势、消费者偏好和竞争情报。该方法能够帮助企业更好地理解客户需求，优化产品设计和营销策略，并提高决策效率。未来，LX Topic可以进一步扩展到其他领域，如金融、医疗和教育等，为各行业的文本数据分析提供更强大的工具。

📄 摘要（原文）

The growing use of unstructured text in business research makes topic modeling a central tool for constructing explanatory variables from reviews, social media, and open-ended survey responses, yet existing approaches function poorly as measurement instruments. Prior work shows that textual content predicts outcomes such as sales, satisfaction, and firm performance, but probabilistic models often generate conceptually diffuse topics, neural topic models are difficult to interpret in theory-driven settings, and large language model approaches lack standardization, stability, and alignment with document-level representations. We introduce LX Topic, a neural topic method that conceptualizes topics as latent linguistic constructs and produces calibrated document-level topic proportions for empirical analysis. LX Topic builds on FASTopic to ensure strong document representativeness and integrates large language model refinement at the topic-word level using alignment and confidence-weighting mechanisms that enhance semantic coherence without distorting document-topic distributions. Evaluations on large-scale Amazon and Yelp review datasets demonstrate that LX Topic achieves the highest overall topic quality relative to leading models while preserving clustering and classification performance. By unifying topic discovery, refinement, and standardized output in a web-based system, LX Topic establishes topic modeling as a reproducible, interpretable, and measurement-oriented instrument for marketing research and practice.