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J.Sys.Sci.Math.Scis.
44(6)(2024,6),1630–1648
Æ
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1,21,2
(1.,100190;2.Æ,100049)
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℄——STAB.℄
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MR(2000)℄91D30,05C90,68T50
DOI10.12341/jssmsKSS23883
TopicAnalysisofSocialMediaHotlistsEnhancedbyLarge
LanguageModels
ZHENGWenzhen1,2TANGXijin1,2
(1.AcademyofMathematicsandSystemsScience,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190;
2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049)
AbstractAvarietyofhottopicslistsreleasedbysocialmediaplatformsserveas
aconvergenceandshowcaseforhottopicinformation,whichprovidessignificantin-
sightstowardourunderstandingofcurrentpopulardiscussions.However,dueto
vocabularysparsityandshorttextlengthinhotlisttexts,traditionalLDAandneu-
ralnetwork-basedtopicminingmodelsfacepoorperformanceintopicaggregation.
*.
Æ:2023-09-30,Æ:2023-12-14.
:,Email:xjtang@.
:.
6:℄1631
Toaddressthesechallenges,thepaperproposesatopicmodelingframeworkenhanced
byalargelanguagemodel—STAB,whichcombinesthegenerativecapabilitiesof
largelanguagemodelsfortextdatawiththeexcellentperformanceofdocumentem-
beddingsintopicmodeling,enablingtheextractionofmeaningfultopicsfromshort
textdatasets.Experimentalresultsonmultipledatasetsshowthatourframework
outperformsexistingtopicmodelingmethodsintermsofgeneral
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