【統計抽樣 × NLP 節能分析：第 4 篇】進階技巧：主題分群與主動學習讓抽樣更聰明

 

主題分群的原理與優勢

在面對大量新聞時，主題分群猶如先把散落的拼圖分類，將相似的內容歸為同一組別，再逐組抽取代表性樣本。這種先分類、後取樣的思路，能避免重複分析相近內容，並確保不同議題都能獲得適當關注。
主題分群並非嚴格的統計方法，而是一種以語義相似性為依據的前置篩選。它讓抽樣過程更具目的性，減少模型在雷同新聞上的浪費運算，同時提升樣本的多樣性與覆蓋度。
透過分群，我們能更靈活地設定樣本分配，例如加重某些關鍵議題的取樣比例，或針對特定時段的熱點做深入挖掘。這些優勢共同作用，為後續的NLP分析鋪設了一條更為高效的道路。

使用MinHash與TF–IDF進行主題聚類

MinHash技術透過對文本的哈希簽名，快速估算新聞之間的相似度，並以此為基礎將高重疊度的文章歸類在一起。當資料量極大時，MinHash以低計算成本解決了大規模重複檢測的問題。
相對地，TF–IDF則著重於詞頻與逆文檔頻率，將每篇新聞轉換為向量後，再利用聚類演算法將語義相近的向量組成同一群。這種方法在捕捉關鍵詞特徵上更具分析深度，適合需要抓取細微議題差異的場景。
在實務應用中，也可將兩種技術結合，先用MinHash快速分群，再以TF–IDF做精細化聚類，兼顧速度與精準度，完成主題劃分的最佳化流程。

選擇與標記代表性新聞的方法

在完成主題分群後，如何從每個群組中挑出最具代表性的新聞，是確保樣本品質的關鍵。研究者可根據新聞長度、關鍵詞密度或TF–IDF向量的中心度，決定哪些文章最能代表該群核心。
若配合人工審閱，還能進一步避免機器聚類帶來的誤判與噪聲。例如在每個主題群組中輔以人工檢查機制，篩除不相關或重複性過高的新聞，進而確保取樣對象的高信度。
在資源有限時，也可以設定每群抽樣比例，根據群組大小與多樣性，自動計算並選取適當數量的代表文章，使整體樣本既具全面性，又兼具均衡性。

主動學習的基本概念

主動學習（Active Learning）是一種讓模型主動「點名」哪些資料最值得標註的策略。與其隨機等待所有樣本被標註，不如讓模型在不確定的地方主動提出需求，從而大幅降低標註成本。
這種方法將模型的不確定性視為取樣依據，透過疊代訓練：先以少量樣本訓練模型，再從無標註池中挑選最具不確定性的例子交給人工標註，最後將新標註資料納入下一輪訓練。
主動學習的核心在於效率優化，它能讓有限的人工標註力，集中於能最大提升模型性能的資料上，使整個訓練過程更為精簡且收益最大化。

不確定性取樣：讓模型告訴你該抽什麼

在主動學習中，不確定性取樣（Uncertainty Sampling）最為常見，它透過模型對每個樣本的預測信心度，決定哪些樣本最容易受到模型誤判。當模型信心最低時，代表該樣本最有價值，標註後能大幅優化模型邊界。
實作上，可利用模型的軟體機率輸出，或採用資訊熵衡量不確定性。每輪從無標註池中選出信心值最低的N篇新聞，送交人工標註，再將結果反饋到訓練集中，不斷修正與提升模型精度。
這樣的取樣方式，讓抽樣不再依賴直覺或隨機，而是交由模型判斷「哪些樣本還不知道」。透過疊代過程，模型與資料集共同進化，最終達到用最少標註換取最佳效果的目標。

綜合應用流程與實戰案例

將主題分群與主動學習結合，便形成一個完整的高效抽樣流程。首先對新聞做初步聚類，再根據分群結果選取初始樣本訓練模型；隨後進行多輪不確定性取樣與人工標註，讓模型在每一輪中持續成長。
在一次針對台灣刑案新聞的實戰中，我們先依閾值將資料分為十多個主題群組，取每群中TF–IDF向量最接近中心的100篇作為初始訓練集。接下來的三輪疊代中，模型主動挑選了約200篇最具不確定性的新聞，經人工標註後，整體準確度提升約15%。
最後對比全量標註的基準模型，我們僅使用約五成的標註資源，就達成九成以上的準確率，充分證明了主題分群與主動學習結合的高效率與高效益。這套流程，為資源有限的研究或團隊，提供了實際可行的最佳化方案。