深度分析 Human‑TM:以目標提示對比學習與最適傳輸的以人為本主題模型 傳統主題模型多聚焦統計一致性,常產生與使用者意圖不符的主題。研究者提出 Human‑TM,利用 LLM 生成目標候選,並結合目標提示對比學習與最適傳輸進行語意感知的主題發掘。實驗顯示,GCTM‑OT 在一致性、多樣性及目標對齊度上皆顯著優於現有基線。