論文解説 LLMを使ったテキストのトピックモデリング

解説する論文

タイトル: TopicGPT: A Prompt-based Topic Modeling Framework

著者: Chau Minh Pham, Simeng Sun, Alexander Hoyle, Mohit Iyyer

論文のURL: https://arxiv.org/pdf/2311.01449.pdf

論文発表日: 2022年11月

専門外の人でも分かる解説

この論文は、大規模言語モデルを使ってテキストのトピックモデリングを行う新しい手法「TopicGPT」を提案しています。従来の手法ではトピックが単語の集合として表現され理解が難しかったのに対し、TopicGPTは自然言語のラベルと説明を含む解釈しやすいトピックを生成できます。また、ユーザーがトピックの制約を指定したり結果を編集できるなど柔軟な使い方が可能です。

要約

この論文は、大規模言語モデルを対話的にプロンプトすることで、解釈しやすいトピックを生成できるTopicGPTを提案している。Wikipediaと法案のデータセットで評価した結果、TopicGPTは既存手法よりも人手で作成した正解ラベルとの一致度が高く、トピックも意味的に適合していることが確認された。また、シードトピックの指定や結果の編集が可能なため、ニーズに合わせたカスタマイズができるのが特徴である。一方で、高価なAPIへの依存や文書のコンテキスト制限への対処が課題として挙げられている。

この論文の新しい点

• 大規模言語モデルを使った新しいトピックモデリング手法の提案
• 解釈しやすくカスタマイズ可能なトピック生成を実現
• 既存手法より人手ラベルとの一致度が高いことを確認

課題点

• 高価な商用APIへの依存
• 文書のコンテキスト長の制限への対処
• オープンソースモデルのトピック生成能力の向上

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