广听AI项目中的聚类标题抽象性问题分析与解决方案

广听AI项目中的聚类标题抽象性问题分析与解决方案

问题背景

在广听AI项目中，第一层级聚类标题的生成存在一个显著问题：与TTTC系统相比，生成的标题往往过于抽象，缺乏具体性。这个问题直接影响用户对聚类内容的理解和使用体验。通过对比选举数据集的两个系统输出结果，可以明显观察到这一差异。

TTTC系统生成的标题通常包含具体行动、现象或专有名词（如个人姓名、组织名称等），而广听AI生成的标题则普遍抽象度较高。虽然抽象标题本身并非错误，但从实用性和用户体验角度考虑，适度具体的标题往往更具参考价值。

问题根源分析

经过深入技术分析，我们发现导致这一差异的主要因素可能包括以下几个方面：

1. 聚类算法差异：

   • 广听AI采用k-means算法先形成第二层级聚类，再合并为第一层级
   • TTTC系统则使用谱聚类(Spectral Clustering)算法

2. 嵌入维度差异：

   • 广听AI在UMAP降维后的二维空间进行聚类
   • TTTC系统直接使用原始高维嵌入空间进行聚类

3. 提示工程差异：

   • 广听AI生成第一层级标题时参考了第二层级的标题和说明
   • TTTC系统仅基于数据点本身生成标题

解决方案探索

针对这一问题，我们提出了两个层面的改进方案：

提示工程优化

1. 默认提示模板的精细化调整：

   • 优化提示词结构和内容
   • 调整语言风格和表达方式

2. 输入信息的重构：

   • 尝试不包含下层聚类信息
   • 仅基于原始数据点生成标题

算法层面改进

1. 嵌入空间选择：

   • 考虑使用原始高维嵌入空间进行聚类
   • 评估降维对聚类质量的影响

2. 算法替代方案：

   • 评估谱聚类的适用性
   • 测试HDBSCAN等密度聚类算法

实验验证

我们进行了系统的实验验证，主要发现包括：

1. 通过提示工程优化，确实可以生成更具体的标题

   • 新提示模板生成的标题长度增加
   • 更多具体现象和专有名词被包含

2. 不同数据集上的表现一致性

   • 在文化厅数据集上观察到类似改进
   • 验证了解决方案的普适性

结论与建议

基于实验结果，我们得出以下结论：

1. 提示工程优化是解决标题抽象问题的有效途径
2. 算法层面的改进可以作为后续优化方向
3. 需要在标题具体性和概括性之间寻找平衡

建议在实际应用中采用优化后的提示模板，同时持续监控不同数据集上的表现，确保解决方案的鲁棒性。对于特别重要的应用场景，可以考虑结合算法调整以获得更优结果。