MARETopic：免训练主题建模框架被EMNLP 2026接收

Thiago César Castilho Almeida 等人提出免训练主题建模框架 MARETopic，将主题发现转化为基于排序的原型选择：把嵌入投影到低维流形后构建排序列表，用贪心算法选出恰好 K 篇真实语料文档作为示例。该工作已被 EMNLP 2026 主会接收。 据作者报告，其 Corr 变体在两个类别最多的基准上取得领先的 Purity 和 NMI；Diff 变体无需额外度量，运行速度快 1.7 至 1.9 倍，并在三个数据集中的两个上取得最佳主题连贯性。代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。