GAP 補上辭意的訊息來強化語意的合理性

1️⃣ 加入 Word Embedding（詞向量）相似性

工具 用途
Word2Vec / GloVe / FastText 表示詞意分布的向量空間
Cosine Similarity 衡量兩詞語意相似性

做法：

1️. GAP 排完後，對每個群的 token：

  • 計算該群內所有詞的 embedding 平均
  • 檢查這些詞彼此 cosine similarity 是否夠高

2️. 若有明顯「語意不合」的詞：

  • 你可以手動微調或重新分群
  • 或將 GAP + embedding 結果結合成 新的相似矩陣

2️⃣ 建立 混合型相似矩陣（共現 × 詞意）

將 GAP 的 col_prox（共現 correlation）與 Word2Vec 相似性做結合：

$$ Final＿Similarity = \lambda \cdot GAP＿Col＿Prox + (1 - \lambda) \cdot Cosine＿Similarity $$

  • $\lambda$：權重
  • GAP 捕捉共現結構，詞向量補足語意距離

用這個混合矩陣再進行 GAP 排序或分群，更穩健。

3️⃣ 或者導入 詞典 / 知識圖譜 強化語意結構

例如：

  • WordNet：若兩詞為同義/上位關係，加強連結
  • ConceptNet：補足常識關聯

這可額外微調 GAP 結果，修正不合理的群組。

你可以主張這是一種：

GAP-informed + Semantics-enhanced Topic Modeling

或提出一個混合結構：

統計共現 × 語意相似的雙層結構，用於建構更合理的主題先驗