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2024-03-25 12:50

运用 LLM 生成的嵌入进行文本聚类技术的研究与应用步骤详解： 面对不断膨胀的数字内容，文本聚类作为一种关键的组织手段，有助于揭示未经分类数据的结构和潜在规律。本次研究重点探索了各类文本嵌入方式——特别是大型语言模型(LLMs)中采用的嵌入，以及不同的聚类算法如何影响文本数据集的聚类效果。通过一系列实验，我们考察了嵌入方式如何左右聚类结果，摘要技术带来的维度降低作用，以及调整嵌入尺寸的影响。研究结果显示，LLM嵌入在精准捕获结构化语言微妙特性方面表现出卓越能力，而在轻量级方案中，BERT则以优异性能脱颖而出。另外，我们还发现在提升聚类效率上，一味增大嵌入维度或依赖摘要技术并非万全之策，这提示我们在实际模型应用时需审慎分析这些策略。这一系列研究结果强调了在文本聚类应用场景下，精细化文本表征需求与计算可行性的微妙权衡关系。通过融入LLMs的嵌入技术，我们的研究拓展了传统文本聚类框架，为优化方法论指引方向，并为未来各类文本分析领域的深入研究开辟了崭新路径。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.15112](https://arxiv.org/abs/2403.15112 "https://arxiv.org/abs/2403.15112") #arXiv论文# #LLM应用# #文本处理# #数据挖掘#

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运用 LLM 生成的嵌入进行文本聚类技术的研究与应用步骤详解： 面对不断膨胀的数字内容，文本聚类作为一种关键的组织手段，有助于揭示未经分类数据的结构和潜在规律。本次研究重点探索了各类文本嵌入方式——特别是大型语言模型(LLMs)中采用的嵌入，以及不同的聚类算法如何影响文本数据集的聚类效果。通过一系列实验，我们考察了嵌入方式如何左右聚类结果，摘要技术带来的维度降低作用，以及调整嵌入尺寸的影响。研究结果显示，LLM嵌入在精准捕获结构化语言微妙特性方面表现出卓越能力，而在轻量级方案中，BERT则以优异性能脱颖而出。另外，我们还发现在提升聚类效率上，一味增大嵌入维度或依赖摘要技术并非万全之策，这提示我们在实际模型应用时需审慎分析这些策略。这一系列研究结果强调了在文本聚类应用场景下，精细化文本表征需求与计算可行性的微妙权衡关系。通过融入LLMs的嵌入技术，我们的研究拓展了传统文本聚类框架，为优化方法论指引方向，并为未来各类文本分析领域的深入研究开辟了崭新路径。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.15112](https://arxiv.org/abs/2403.15112 "https://arxiv.org/abs/2403.15112") #arXiv论文# #LLM应用# #文本处理# #数据挖掘#

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运用 LLM 生成的嵌入进行文本聚类技术的研究与应用步骤详解： 面对不断膨胀的数字内容，文本聚类作为一种关键的组织手段，有助于揭示未经分类数据的结构和潜在规律。本次研究重点探索了各类文本嵌入方式——特别是大型语言模型(LLMs)中采用的嵌入，以及不同的聚类算法如何影响文本数据集的聚类效果。通过一系列实验，我们考察了嵌入方式如何左右聚类结果，摘要技术带来的维度降低作用，以及调整嵌入尺寸的影响。研究结果显示，LLM嵌入在精准捕获结构化语言微妙特性方面表现出卓越能力，而在轻量级方案中，BERT则以优异性能脱颖而出。另外，我们还发现在提升聚类效率上，一味增大嵌入维度或依赖摘要技术并非万全之策，这提示我们在实际模型应用时需审慎分析这些策略。这一系列研究结果强调了在文本聚类应用场景下，精细化文本表征需求与计算可行性的微妙权衡关系。通过融入LLMs的嵌入技术，我们的研究拓展了传统文本聚类框架，为优化方法论指引方向，并为未来各类文本分析领域的深入研究开辟了崭新路径。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.15112](https://arxiv.org/abs/2403.15112 "https://arxiv.org/abs/2403.15112") #arXiv论文# #LLM应用# #文本处理# #数据挖掘#

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运用 LLM 生成的嵌入进行文本聚类技术的研究与应用步骤详解： 面对不断膨胀的数字内容，文本聚类作为一种关键的组织手段，有助于揭示未经分类数据的结构和潜在规律。本次研究重点探索了各类文本嵌入方式——特别是大型语言模型(LLMs)中采用的嵌入，以及不同的聚类算法如何影响文本数据集的聚类效果。通过一系列实验，我们考察了嵌入方式如何左右聚类结果，摘要技术带来的维度降低作用，以及调整嵌入尺寸的影响。研究结果显示，LLM嵌入在精准捕获结构化语言微妙特性方面表现出卓越能力，而在轻量级方案中，BERT则以优异性能脱颖而出。另外，我们还发现在提升聚类效率上，一味增大嵌入维度或依赖摘要技术并非万全之策，这提示我们在实际模型应用时需审慎分析这些策略。这一系列研究结果强调了在文本聚类应用场景下，精细化文本表征需求与计算可行性的微妙权衡关系。通过融入LLMs的嵌入技术，我们的研究拓展了传统文本聚类框架，为优化方法论指引方向，并为未来各类文本分析领域的深入研究开辟了崭新路径。 原文链接:[https://arxiv.org/abs/2403.15112](https://arxiv.org/abs/2403.15112 "https://arxiv.org/abs/2403.15112") #arXiv论文# #LLM应用# #文本处理# #数据挖掘#

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