来自6.6万集播客的叙事语义地图

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semantic-mapping podcast-analysis narrative-tracking embeddings clustering data-pipeline ai-generated-filtering

摘要

作者构建了一个流水线，将6.6万集播客转录，提取并聚类超过70万个观点到二维语义地图中，用于追踪投资叙事，并过滤掉AI生成的内容。

我注意到，投资叙事常常在播客上先于主流媒体出现。我想用一种系统化的方式来识别和追踪它们。于是我构建了一个流水线：转录播客剧集，从每一份转录文本中提取独立观点，将相关观点嵌入并聚类成主题，然后绘制在二维语义地图上。这张地图基于从过去五个月发布的6.6万集播客中挖掘出的超过70万个独立观点构建而成。其中一个较难的数据清理问题是如何过滤掉AI生成的剧集。进入流水线的金融播客中，约有15%包含合成内容。完全合成的节目相对容易移除。较难处理的是那些将AI生成的剧集与真实剧集混合在一起的节目。在地图上，你可以放大查看任何主题，观察讨论量随时间的变化，追踪其中的关键动态，并聆听背后的原始播客片段。你可以在这里查看：https://www.sonicalpha.ai/atlas https://preview.redd.it/rh3fjansy7hh1.png?width=1203&format=png&auto=webp&s=313b90963a9cbf565e35f492ad743938b569ecf2 期待你的反馈。谢谢
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