bertopic

BERTopic-VP 是一种病毒性优先的主题建模框架，结合聚类与错误信息检测模块，用于分析 Twitter 上的健康错误信息，在 COVID-19 和 Monkeypox 疫情中实现了高分类性能。

本文系统性地比较了在BERTopic流程中使用七种基于Transformer的语言模型时模型大小对主题质量的影响，发现模型大小对主题连贯性影响微乎其微，表明较小的模型可以达到与较大模型相当的性能。

本文比较了结构主题模型（STM）和BERTopic在分析简短开放式调查回答中的表现，发现采用上下文增强的BERTopic在主题连贯性和可解释性方面表现更佳，而STM在推断性协变量分析方面提供更强支持。