用 BERT 句向量加 c-TF-IDF 做主题建模，生成的主题可解释性强，适合从大量文本里快速挖掘和归类话题。

Nomic 的 Python SDK，把文本等非结构化数据交给开发者 API 做向量化、聚类、主题建模和重复检测，省去自己搭建嵌入与聚类流程。

用大模型做主题建模的提示词框架，自动从文本语料中生成可读的主题描述并分配文档标签，替代传统 LDA 类方法。

把 BERT 等预训练上下文向量和传统主题模型结合，用来在多种语言上抽取更连贯的主题，适合文本挖掘和主题分析。