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主题探索

探索论文库的主题分布，发现跨领域关联。基于 BERTopic 聚类。

执行逻辑

1. 判断用户意图：

   • "建模"、"重建主题" → 构建/重建
   • "合并主题"、"压缩到N个" → 智能合并
   • "可视化"、"画图" → 生成 HTML
   • 查看某主题详情 → 主题查询
   • 查看 outlier → topic -1
   • 默认展示概览
2. 执行命令：

构建/重建主题模型：

scholaraio topics --build
scholaraio topics --rebuild [--min-topic-size N] [--nr-topics N]

手动合并指定主题（格式: 逗号分隔同组ID，+分隔不同组）：

scholaraio topics --merge "1,6,14+3,5"

算法合并到 N 个主题：

scholaraio topics --reduce <N>

查看主题概览：

scholaraio topics

查看指定主题的论文：

scholaraio topics --topic <ID> [--limit N]

生成 HTML 可视化（6 张图表）：

scholaraio topics --viz

1. 智能合并流程（当用户要求合并/压缩主题时）：
   a. 先执行 topics 获取所有主题概览
   b. 分析每个主题的关键词，判断哪些主题在学术上属于同一研究方向
   c. 生成合并方案
   d. 用 --merge 执行合并

示例

用户说："帮我看看库里的主题分布"
→ 执行 topics

用户说："主题2里有哪些论文"
→ 执行 topics --topic 2

用户说："帮我把相似的主题合并一下"
→ 先 topics 查看概览，分析关键词，再 topics --merge "1,6,14+3,5"

用户说："给我画个主题分布图"
→ 执行 topics --viz