GPTopic: Dynamic and Interactive Topic Representations

要約

トピック モデリングは、大規模なテキスト コーパス内のトピックを表す上位単語のリストを生成することとほぼ同義のようです。
ただし、このような個々の用語のリストからトピックを推測するには、かなりの専門知識と経験が必要になる可能性があり、トップワードの解釈の特殊性や落とし穴に慣れていない人にとってトピックのモデリングは難しくなります。
トピックの表現をトップワードに限定すると、トピックが持つ可能性のあるさまざまな側面、側面、ニュアンスの包括的で簡単にアクセスできる特徴付けを提供するにはさらに不十分になる可能性があります。
これらの課題に対処するために、大規模言語モデル (LLM) を利用して動的で対話型のトピック表現を作成するソフトウェア パッケージである GPTopic を導入します。
GPTopic は、ユーザーが対話的にトピックを探索、分析、絞り込むための直感的なチャット インターフェイスを提供し、トピック モデリングをよりアクセスしやすく包括的にします。
対応するコードは、https://github から入手できます。
com/05ec6602be/GPTopic。

要約(オリジナル)

Topic modeling seems to be almost synonymous with generating lists of top words to represent topics within large text corpora. However, deducing a topic from such list of individual terms can require substantial expertise and experience, making topic modelling less accessible to people unfamiliar with the particularities and pitfalls of top-word interpretation. A topic representation limited to top-words might further fall short of offering a comprehensive and easily accessible characterization of the various aspects, facets and nuances a topic might have. To address these challenges, we introduce GPTopic, a software package that leverages Large Language Models (LLMs) to create dynamic, interactive topic representations. GPTopic provides an intuitive chat interface for users to explore, analyze, and refine topics interactively, making topic modeling more accessible and comprehensive. The corresponding code is available here: https://github. com/05ec6602be/GPTopic.

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