GPTopic: Dynamic and Interactive Topic Representations

主题建模似乎几乎等同于在大型文本语料库中生成顶部单词列表以代表主题。然而，从这样的单词列表中推断主题可能需要相当的专业知识和经验，使得对特定的单词解释的陷阱不熟悉的人难以理解主题建模。仅限于顶部单词的主题表示可能进一步无法提供主题可能具有的各个方面、方面和细微差别的全面易于访问的特征。为了解决这些挑战，我们介绍了GPTopic，这是一个利用大型语言模型（LLM）创建动态、交互式主题表示的软件包。GPTopic提供了一个直观的聊天界面，供用户交互地探索、分析和精炼主题，使主题建模更加易于访问和全面。相应的代码可在此处获得：https://github.com/05ec6602be/GPTopic。

论文旨在解决主题建模中仅仅依靠高频词汇的局限性，提供更全面易懂的主题表示。

利用大型语言模型（LLMs）创建动态交互式主题表示，提供直观的聊天界面，使主题建模更加全面易懂。

GPTopic提供了一个直观的聊天界面，使用户可以交互式地探索、分析和完善主题。论文提供了代码，可以在GitHub上获得。

在主题建模领域中，还有一些相关的研究，例如Latent Dirichlet Allocation（LDA）和Non-negative Matrix Factorization（NMF）等。