Dec, 2023

LLM-TAKE：利用大型语言模型的主题感知关键词提取

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TL;DR利用大型语言模型（LLMs）生成基于上下文的关键词，提出了主题感知关键词提取（LLM TAKE）的框架，通过避免输出非信息或敏感关键词，并减少在 LLMs 中普遍存在的幻觉，为电子商务领域的产品生成提取和抽象主题的两个变体，通过对三个真实数据集的广泛实验证明，该模型能够通过比较基准模型提升准确性和多样性。
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发现论文，激发创造
  • 利用大型语言模型支持实证法律研究中的主题分析

    使用法律专家与大型语言模型（LLM）的协作框架进行主题分析和归纳编码相关研究，对刑事法院意见中的案件描述进行分析，发现典型盗窃案的类别，并证明 LLM 能有效产生初步编码、提高编码质量以及自动分类案件描述主题，为法律研究人员在整合 LLM 到他们的主题分析项目中提供指导。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型为传统主题建模方法提供了一种替代方案

    本研究旨在探讨大型语言模型（LLMs）在主题提取方面的潜力，并建立评估协议以评估 LLMs 的聚类效果。通过深入实验与评估，总结了采用 LLMs 进行主题提取的优势和限制。

    Mar, 2024

  • LLM-in-the-loop：利用大型语言模型进行主题分析

    使用 LLM-in-the-loop 人工智能协作框架进行主题分析，能够在减少人力和时间需求的同时，获得与人工编码者相似的编码质量。

    Oct, 2023

  • 领域驱动术语提取的大型语言模型比较研究

    关键词在文本数据的人机处理中起着至关重要的作用，关键词 / 领域驱动的术语提取是自然语言处理中的一个关键任务，本文评估了使用大型语言模型（LLMs）进行关键词提取的性能，并讨论了提示工程和幻觉在结果评估中的影响，同时指出了使用 LLMs 进行关键词提取的挑战。

    Apr, 2024

  • 提升代码大型语言模型的自然语言能力

    提出了一个新的框架，通过集成传统自然语言处理工具，从自然语言需求文本中提取关键词短语，并生成目标代码以解决需求，从而有效提高代码大型语言模型的性能。通过创建一个新的多自然语言代码生成基准测试集，实验证明了该框架的有效性。

    Jan, 2024

  • 主题分析的自动化：LLM 如何分析争议话题

    该研究试验了大型语言模型（LLMs）在支持主题分析上的作用，发现人工研究者与两个 LLMs 在对澳大利亚 Robodebt 丑闻媒体报道的片段进行主题分类时存在有趣的重叠和差异，表明 LLMs 在支持对话和主题分析方面可以发挥作用，但应用中应该作为人类解释的补充，同时该研究还介绍了一种新颖的基于卡片的设计工具箱，以进一步研究 LLMs 作为分析工具的潜力。

    May, 2024

  • 稻草堆中的话题：超越一致性的话题提取和评估

    该研究提出了一种方法，通过对句子和文档的主题进行深入理解，不仅分析数据中的词频，而且可以检测包括非常见词或新词在内的潜在主题，还使用了基于语义空间的异类词和相似性度量等新的评价指标，并通过与人工识别相似性度量的相关系数，在文本挖掘方面展现出优秀的性能结果。

    Mar, 2023

  • 大型语言模型下的短文本主题建模

    通过使用大型语言模型 (LLMs) 进行主题建模的两种方法，即并行提示和顺序提示，本文克服了传统主题模型在短文本上推断潜在主题时面临的挑战，并证明这些方法能够识别出比现有方法更连贯的主题，同时保持引发主题的多样性。此外，本研究发现所推断的主题充分涵盖了输入文本，而几乎没有产生虚构的主题。

    Jun, 2024

  • 增强短文本建模：利用大型语言模型进行主题细化

    利用大型语言模型对主题进行细化改进，从而显著提高主题的语义连贯性。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型能否模拟半结构化访谈的归纳主题分析？对方法和模型限制的探讨和挑战

    本文利用 GPT 3.5-Turbo 作为大型语言模型，试图将其应用于主题分析的质性研究中。尽管大型语言模型的应用在人类主题分析中存在争议，但研究结果证明该模型在一定程度上可以协助主题提取。本研究不旨在取代人类分析师，而是探索大型语言模型对质性研究的一定辅助作用。

    May, 2023