BERTopic：v0.16有何特别之处？
BERTopic：v0.16有什么新亮点？
探索零点主题建模、模型合并和LLMs
我对 BERTopic 的野心是使其成为主题建模的一站式平台，通过提供重大的灵活性和模块化功能。
这已经是过去几年的目标，并且通过 v0.16版本的发布，我相信我们离实现目标又迈进了一大步。
首先，让我们稍微回顾一下。BERTopic是什么？
嗯，BERTopic是一个主题建模框架，允许用户基本上创建自己的一个主题模型版本。通过实现多种主题建模的变体，理念是它应该支持几乎任何用例。
通过 v0.16版本，我们实施了几个功能，我相信这将把BERTopic带入到一个新的水平，包括：
- 零点主题建模
- 模型合并
- 更多大型语言模型（LLM）支持
在本教程中，我们将介绍这些功能是什么，以及它们对哪些用例可能有帮助。
首先，您可以按照以下方式安装BERTopic（包括HF数据集）：
pip install bertopic datasets您也可以参考 Google Colab Notebook 来确保一切都按照预期工作。
零点主题建模：一种灵活的技术
零点技术通常指的是在训练数据时没有任何示例。虽然你知道目标，但它没有被指派给你的数据。
在BERTopic中，我们使用零点主题建模来在大量文档中查找预定义的主题。
想象一下，您拥有关于机器学习的ArXiv摘要，并且您知道主题“大型语言模型”在其中。通过零点主题建模，您可以要求BERTopic找到所有与…相关的文档。
