Google DeepMind 新论文:CALLIOPE 用关键词建主题树优于嵌入向量
Google DeepMind 新论文提出 CALLIOPE:让 LLM 为每篇文档打上少量关键词并加噪,只保留高频关键词,再由 LLM 据此提出主题并归类文档,从而在严格隐私约束下生成更清晰的主题地图。在最严格的隐私设置下,人工评分者在全部 3 个数据集上都更偏好 CALLIOPE 而非基于嵌入向量的 URANIA,最高比例为 76% 对 18%。该方法消耗的 token 是后者的 2 到 5 倍。
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