BERTopic Cosa c’è di così speciale nella versione 0.16?

BERTopic Cosa rende così speciale la versione 0.16?

Esplorazione di Zero-Shot Topic Modeling, Unione di Modelli e LLMs

La mia ambizione per BERTopic è renderlo un vero e proprio punto di riferimento per il topic modeling, consentendo una significativa flessibilità e modularità.

Questo è stato l’obiettivo degli ultimi anni e con il rilascio della versione 0.16, credo che siamo un passo GRANDE più vicini per raggiungerlo.

Per cominciare, diamo un piccolo passo indietro. Cos’è BERTopic?

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Beh, BERTopic è un framework di topic modeling che consente agli utenti di creare essenzialmente la propria versione di un modello di topic. Con molte variazioni di topic modeling implementate, l’idea è che dovrebbe supportare praticamente ogni caso d’uso.

Con la versione 0.16, sono state implementate diverse funzionalità che ritengo porteranno BERTopic al livello successivo, ovvero:

• Zero-Shot Topic Modeling
• Unione di Modelli
• Supporto per Maggiori Large Language Model (LLM)

In questo tutorial, esamineremo queste funzionalità e per quali casi d’uso potrebbero essere utili.

Per cominciare, puoi installare BERTopic (con gli HF datasets) come segue:

pip install bertopic datasets

Puoi anche seguire il Quaderno Google Colab per assicurarti che tutto funzioni come previsto.

Zero-Shot Topic Modeling: Una Tecnica Flessibile

Le tecniche zero-shot si riferiscono generalmente al non avere esempi su cui allenare i tuoi dati. Sebbene tu conosca l’obiettivo, non viene assegnato ai tuoi dati.

In BERTopic, utilizziamo il Zero-Shot Topic Modeling per trovare argomenti predefiniti in grandi quantità di documenti.

Immagina di avere degli abstract di ArXiv sull’Apprendimento Automatico e di sapere che l’argomento “Large Language Models” è presente. Con il Zero-Shot Topic Modeling, puoi chiedere a BERTopic di trovare tutti i documenti correlati a…