在GooSeeker分词扩展模块的界面上可以设定缩减后的目标数，具体参看教程《怎样使用BERTopic做话题检测和主题聚类》。缩减的目的是把语义相近的话题进行合并。但是，实际得到的主题数可能少于目标主题数（也可能刚好得到目标主题数）。如下图，选择缩减后的目标话题数是20，经过计算以后，看 文本-话题矩阵 页面的右下角，显示topic-num:19。说明只得到了19个有效的主题。选话题依权重排序的时候，如果选择20，那么看到是空列表。其实第20号话题全部归于噪音一类。
这是BERTopic主题聚类的一个特点，原因如下： 1. BERTopic 使用 model.reduce_topics()函数合并相近的主题。其原理是是对已有话题的“话题向量”再聚类（通常用 HDBSCAN 或 KMeans）。如果你设定目标为 5，但聚类算法只能分出 4 个有意义的话题，可能原因是：有些话题本身就很接近，或者有些话题被判定为噪声/离群。 2. BERTopic 允许部分话题在缩减时被判定为“噪声”或“离群”，这些不会被分配到任何新话题，导致实际话题数减少。 3. 缩减不是简单“均匀分组”，而是基于话题向量的语义距离，把最相近的合并，直到不能再合并或达到目标数附近。如果数据分布不均匀，或者有些话题本身就很大/很孤立，聚类算法可能提前“收敛”，实际簇数就会小于目标。 【注意】只有BERTopic模型具有这个特点，Top2vec通常不会出现实际主题数小于目标主题数。 |
