超大规模语言模型作为文本挖掘的统一方法论

文本数据挖掘是从语言文本中提取基本信息的过程。典型的文本挖掘任务包括文本分类、文本聚类、主题建模、信息抽取和文本摘要。针对不同类型的任务，人们收集了各种数据集并设计了各种算法。在本文中，我提出了一个蓝天构想，即超大规模语言模型 (VLLM) 将成为一种有效的文本挖掘统一方法论。我讨论了这种新方法论相对于传统方法的至少三个优势。最后，我讨论了为文本挖掘设计和开发 VLLM 技术所面临的挑战。