本研究探讨了负采样在无监督主题建模中的应用，比较了多种神经主题模型的负采样策略，并验证了其在多个数据集上的有效性。结果表明，负采样显著提高了主题的一致性、多样性和文档分类的准确性。

本研究利用国家运输安全委员会的数据，通过自然语言处理技术识别航空事故叙事中的主题和语义关系。结果表明，LDA方法在主题一致性方面表现最佳，而K均值聚类揭示了事故叙事的共性与独特见解，为航空安全提供了新的洞察。