公众讨论下的DeepSeek—基于BERTopic的短视频文本主题分析

摘要：杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）于2025年初推出了低成本、高性能推理模型DeepSeek-R1，引发了科技圈震动和国内抖音等短视频平台的广泛讨论。尽管了解公共对人工智能态度愈发重要，DeepSeek成功背后国内公众在短视频平台对其观点尚需分析；基于BERTopic的主题建模又为相关分析提供了一项成熟优质方案。因此，本研究使用BERTopic主题建模方法，分析了国内短视频平台公众对DeepSeek的观点看法。研究发现，DeepSeek公众讨论可以总结为“模型股市影响”、“模型中英命名”、“模型使用反馈”、“国家民族情感”、“中外科技竞争”、“模型相关背景”、“模型技术原理”、“用户信息障碍”八类观点。基于上述发现，研究得以讨论DeepSeek、人工智能的公众态度，和BERTopic在该类文本的任务实践、调整空间。
关键词：DeepSeek；短视频文本；BERTopic；主题建模