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增强短文本建模：利用大型语言模型进行主题细化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种解决短文本主题建模中数据稀疏问题的新方法，通过利用预训练语言模型扩展短文本为更长序列，并通过扩展神经主题模型减少与主题无关的噪声文本的影响。实验证明该模型在短文本主题建模中性能显著优于现有最先进的模型。
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关键要点
- 提出了一种新方法解决短文本主题建模中的数据稀疏问题。
- 利用预训练语言模型将短文本扩展为更长的序列。
- 通过扩展神经主题模型减少与主题无关的噪声文本的影响。
- 模型在短文本主题建模中性能显著优于现有最先进的模型。
- 在极度数据稀疏的情况下，模型能够生成优质主题。
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