基于自然语言处理(NLP)的聚合物科学主题建模与三十年研究趋势解析

为应对聚合物科学领域海量文献的人工分析难题，研究人员运用自然语言处理(NLP)技术，对1991-2023年标题含"polymer"的论文进行LDA、SVD和NMF主题建模分析，成功捕捉跨学科三十年演变趋势，证实NLP主题模型可作为该领域文本智能挖掘的有效工具。

　　

聚合物科学在过去一个多世纪里深刻改变了人类生活，伴随而来的是该领域文献的爆炸式增长。面对人工梳理宏观趋势的困境，这项研究另辟蹊径——通过自然语言处理(NLP)驱动的主题建模技术，对1991至2023年间标题含有"polymer"关键词的论文标题与摘要展开智能挖掘。研究团队巧妙运用三大算法利器：潜在狄利克雷分配(LDA)揭示潜在主题分布，奇异值分解(SVD)实现高维数据降维，非负矩阵分解(NMF)提取局部特征模式。分析结果生动勾勒出三十年来聚合物科学的跨领域发展轨迹，证实这些NLP主题模型就像智能显微镜，能自动聚焦文本数据中的关键科研范式变迁。这项突破为聚合物研究者提供了文献挖掘的新装备，让隐藏在百万篇论文中的知识图谱自动浮现。