我建议在将文档发送给BERTopic之前，先将其转换为句子或段落。由于这样的大文档很可能包含多个主题，将其拆分肯定会有所帮助。

假设我们想要从整个文档中提取主题。因此，我们执行以下步骤：

1. 将文档拆分为单独的段落
2. 独立地为每个段落提取主题
3. 以某种方式结合跨段落的主题，以获得文档级别的主题。
   我对如何最好地执行第3步感兴趣。我想如果我们采用这种方法，最终会得到段落级别的主题权重，但不清楚如何将这些段落级别的结果组合成整体文档级别，即文档中最常见的主题是什么？我相信我可以想出一个方法，但想了解一下这是否是解决这个问题(可能相当常见的)的推荐方法，或者您能指出任何例子吗？

你可以根据文本的长度对分布进行汇总。主题分布就是将被分类为主题的文本所占的百分比。

MaartenGr: 有没有这个聚合步骤的代码示例？

@clstaudt There isn't but it should be relatively straightforward. You could save the results in a dataframe which would have sentences with their assigned topics and the ID of their document. Then, simply count how often a topic appears in each document based on the collection of sentences. Other than that, you could look at using .approximate_distribution

Take a look at both of these. It helped me a ton https://medium.com/@armandj.olivares/using-bert-for-classifying-documents-with-long-texts-5c3e7b04573d
https://arxiv.org/abs/1910.10781

我对这个很感兴趣。但我有一个问题：在我看来，另一个好的方法是

1. 将长文档拆分成句子
2. 为所有这些句子计算嵌入
3. 计算文档的平均嵌入作为文档的“代表性”嵌入
   如何使用bertopic来实现这一点？这有意义吗？
   谢谢！

在将文档传递给BERTopic之前，通常建议先拆分长文档。但是要注意合并嵌入时，如果句子包含明显不同的主题，平均嵌入可能会变得混乱。