論文の概要: TopicTag: Automatic Annotation of NMF Topic Models Using Chain of Thought and Prompt Tuning with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19616v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 00:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:35:33.608222
• Title: TopicTag: Automatic Annotation of NMF Topic Models Using Chain of Thought and Prompt Tuning with LLMs
• Title（参考訳）: TopicTag: 思考の連鎖とLPMによるプロンプトチューニングを用いたNMFトピックモデルの自動アノテーション
• Authors: Selma Wanna, Ryan Barron, Nick Solovyev, Maksim E. Eren, Manish Bhattarai, Kim Rasmussen, Boian S. Alexandrov,
• Abstract要約: 非負行列分解(非負行列分解、英: Non- negative matrix factorization、NMF)は、周波数逆文書周波数(TF-IDF)行列を分解して潜在トピックを明らかにする、一般的な教師なしの手法である。 自動モデル決定法(NMFk)を用いてNMFを介してクラスタ化された文書中のトピックラベリングを自動化する手法を提案する。 そこで我々は,NMFkの出力を利用して,大規模言語モデル(LLM)を用いて正確なトピックラベルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1826529992155377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Topic modeling is a technique for organizing and extracting themes from large collections of unstructured text. Non-negative matrix factorization (NMF) is a common unsupervised approach that decomposes a term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) matrix to uncover latent topics and segment the dataset accordingly. While useful for highlighting patterns and clustering documents, NMF does not provide explicit topic labels, necessitating subject matter experts (SMEs) to assign labels manually. We present a methodology for automating topic labeling in documents clustered via NMF with automatic model determination (NMFk). By leveraging the output of NMFk and employing prompt engineering, we utilize large language models (LLMs) to generate accurate topic labels. Our case study on over 34,000 scientific abstracts on Knowledge Graphs demonstrates the effectiveness of our method in enhancing knowledge management and document organization.
• Abstract（参考訳）: トピックモデリングは、構造化されていない大量のテキストからテーマを整理し抽出する手法である。 非負行列因数分解(Non- negative matrix factorization、NMF)は、周波数逆文書周波数(TF-IDF)行列を分解して潜在トピックを発見し、それに従ってデータセットを分割する、一般的な教師なしの手法である。 パターンのハイライトや文書のクラスタリングには便利だが、NMFは明確なトピックラベルを提供していない。 提案手法は,NMF(Automatic Model determination, NMFk)を用いてNMFを介してクラスタ化された文書中のトピックラベリングを自動化する手法である。 そこで我々は,NMFkの出力を利用して,大規模言語モデル(LLM)を用いて正確なトピックラベルを生成する。 知識グラフに関する34,000以上の科学的抽象化に関するケーススタディは、知識管理と文書化の強化における手法の有効性を実証するものである。

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