主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic，它是一个话题模型，它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发，抽取一致的话题表示。具体来说，BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入，对这些文档嵌入进行聚类，并最后利用基于类的TF-IDF过程来**产生话题的表示**。BE

- 在AES领域，预训练的语言模型没有被很适合地应用，来超过比如LSTM之类的深度学习方法。- 本文介绍了一个新的基于BERT的多规模的文本表示模型，它能够被联合学习。我们也应用了多损失和来自其他领域文章的迁移学习来进一步提升性能。- 本文的方法在ASAP数据集上取得了state-of-the-art的结果，并且提出的多规模文本表示在CRP数据集上的泛化结果也很好。

在这一部分，我们展示对于每个模型比较的聚合的统计分析当涉及到计算特征和独立的特征组（表格1），抽取功能组和对齐重要功能组（表格2），并且最后，我们提供从模型比较（LANGUAGE模型v.s.MAIN IDEA模型）中获取的样例。由于长度限制，我们只展示了这个比较的细节样例。相似的图片和相关性分析展示在Github上。

感知器是最简单的ANN架构之一，它基于阈值逻辑单元（TLU）。信号仅沿一个方向（从输入到输出）流动，以下架构是前馈神经网络（FNN）的示例。创建一个隔离的Python环境：如果创建了virtualenv，则需要注册到Jupyter，并给它一个名字；创建一个Sequential模型（仅由顺序连接的单层堆栈组成，称为顺序API）