本文探讨了非负矩阵分解（NMF）在主题模型学习中的应用，强调其高效性和隐私保护。同时，研究了大型语言模型（LLMs）在主题提取中的潜力，并提出了多模态聚类算法和关键词辅助嵌入式主题模型（KeyETM），展示了这些方法在主题检测和描述生成中的优势。