标题和描述中所提到的知识点主要包括：短文本主题建模、辅助词嵌入技术、传统主题模型的局限性、语义理解、Word Embedding技术的发展、GPU-DMM模型等。
我们需要明确什么是主题建模。主题建模是一种统计模型，用于发现文本集中隐藏的主题结构。在自然语言处理中，主题建模是理解大量文档集合的常用手段。然而，这种方法在处理短文本时会遇到挑战。
短文本，如微博、短信或标签，与长文本相比，其长度较短，因此在词共现上的信息更加稀疏。稀疏的数据使得传统主题模型在短文本上的应用存在局限性。传统主题模型主要依赖于词语的共现频率来推断出隐含的主题，但对于短文本来说，这样的方法往往不足以准确捕捉到文本中的主题信息。
在描述中提到，人类在解读短文本时，不仅仅依据内容词，还会用到背景知识，比如语义相关的词语。因此，将这种语义相关的背景知识引入到短文本的主题建模中，可以有效地解决数据稀疏性的问题，提高主题模型的性能。
辅助词嵌入技术就是在这方面的一个尝试。词嵌入（Word Embedding）是一种词表示学习的方法，它能够把单词表示为稠密的向量，并使得语义上相似的单词在向量空间中距离更近。这种方法能捕捉到词与词之间的丰富语义关系，是近年来自然语言处理领域的重大进展。辅助词嵌入技术在主题建模中的应用，使得短文本的主题建模可以利用这些语义相关的词向量来丰富其模型，从而提高主题建模的效果。
在提到的模型GPU-DMM（Generalized Pólya urn based Dirichlet Multinomial Mixture）中，它基于Dirichlet多项式混合（Dirichlet Multinomial Mixture, DMM）模型，并通过引入广义Pólya urn模型（Generalized Pólya urn, GPU）来优化模型，在采样过程中推动具有语义相关性的词语归入同一主题。
文章中还提到了对两个不同语言的真实短文本集合进行了广泛的实验，结果表明，该GPU-DMM模型在主题一致性（topic coherence）这一指标上与其他先进的模型相比，能够获得可比甚至更好的主题表示。此外，通过文本分类任务的测试，该模型所学习到的主题表示能够达到最佳的准确率，这也从间接角度验证了其在短文本主题建模方面的有效性。
文章中还涉及到一些关键词，如主题模型（Topic Model）、GPU等，这些关键词表明了文章的研究范畴和应用范围。
短文本主题建模的关键在于解决数据稀疏性问题，而辅助词嵌入技术通过引入背景知识中的语义关系，能够有效丰富模型的表现力。GPU-DMM模型作为这一方向的一个创新点，在实证研究中展示了其优越性，预示着在短文本处理领域有广泛的应用潜力。
