大規模言語モデルによる少数かつ短文の文書に対するトピックモデリング

短文の文書に対するトピックモデリングは，近年研究されているニューラルトピックモデルにとっても,依然として挑戦的なタスクである．一方で，大規模言語モデルは様々なタスクで優れた性能を示しており，トピックモデリングにおいても優れた性能が期待できる．本研究では,大規模言語モデルとしてGPT-3.5,GPT-4を取り上げ,少数かつ短文の文書に対するトピックモデリングの性能を調査する.実験の結果から,大規模言語モデルは少数かつ短文の文書においては既存のトピックモデルよりも高性能であり,hallucinationなどの懸念についても影響は実用上無視できるほど小さいことを示す.