传统主题模型LDA使用词袋建模文档，无法建模词语之间的语义关系。虽然随后提出的ETM利用词嵌入的方法来建模词语之间的相似度，但是它们都无法处理一词多义现象。针对以上问题提出一种消歧主题模型。采用基于BERT的消歧方法并结合ETM对大型词表的鲁棒性，使得主题模型建模一词多义成为可能。通过在通用数据集上进行实验，验证了所提出模型在精确主题含义，增强主题可理解性上的优越性能，该模型能够挖掘出含义精确的主题，提高了主题建模的应用范围。
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