論文の概要: GPTopic: Dynamic and Interactive Topic Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03628v2
• Date: Sat, 22 Jun 2024 09:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 01:41:44.288713
• Title: GPTopic: Dynamic and Interactive Topic Representations
• Title（参考訳）: GPTopic:動的かつインタラクティブなトピック表現
• Authors: Arik Reuter, Anton Thielmann, Christoph Weisser, Sebastian Fischer, Benjamin Säfken,
• Abstract要約: GPTopicは、LLM(Large Language Models)を利用して動的でインタラクティブな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は、対話的にトピックを探索、分析、洗練するための直感的なチャットインターフェイスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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/ArikReuter/TopicGPT.
• Abstract（参考訳）: トピックモデリングは、大きなテキストコーパス内のトピックを表すトップワードのリストを生成するのとほぼ同義であるようだ。 しかし、そのような個々の用語のリストからトピックを導出するには、相当な専門知識と経験が必要であるため、トピックモデリングは、トップワード解釈の特殊性や落とし穴に慣れていない人々にとってアクセスしにくくなる。 トップワードに限定されたトピック表現は、トピックが持つであろう様々な側面、ファセット、ニュアンスを包括的かつ容易にアクセス可能な特徴づけを提供するのに、さらに不足する可能性がある。 これらの課題に対処するため,GPTopicは大規模言語モデル(LLM)を利用して動的に対話的なトピック表現を生成するソフトウェアパッケージである。 GPTopicは、対話的にトピックを探索、分析、洗練するための直感的なチャットインターフェースを提供する。 対応するコードは、https://github.com/ArikReuter/TopicGPT.comで入手できる。

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