本文提出了一种结合句子嵌入和生成过程模型的主题建模算法，利用大型语言模型（LLMs）解决短文本主题推断的挑战。研究表明，该方法在多个数据集上表现优异，能够识别更连贯的主题，减少虚构主题的产生，并提高主题提取质量，消除手动调整的需求。