生成式人工智能主题演化与学科交叉研究

分类： 图书馆学、情报学 提交时间： 2025-03-20 合作期刊: 《文献与数据学报》

邓胜利 向荣荣

摘要： ［目的/意义］生成式人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，探讨其主题演化及学科交叉趋势，可为科研工作者和相关产业领域未来发展提供借鉴。［方法/过程］本文基于Web of Science(WoS) 核心合集 2014—2024 年生成式人工智能领域的文献数据，借助统计分析、共现网络分析、BERTopic 主题聚类等方法，展开主题演化及学科交叉趋势分析。［结果/讨论］从整体来看，生成式人工智能领域研究规模在 2022 年后迅速变大，研究主题正在扩散，逐步覆盖几乎所有学科。在主题演化上，技术方法研究始终占据主导地位，Transformer 出现后逐渐实现技术突破；ChatGPT迅速成长为热点主题，快速在医学与教育领域实现应用。在学科交叉上，生成式人工智能学科规模越来越大，研究论文呈现多学科融合发展态势；学科交叉网络以计算机科学、电气工程学为核心学科，逐步实现与医学、材料科学、物理学、化学、数学等学科的交叉融合。为实现生成式人工智能技术发展与应用，针对不同学科开展技术方法的原理、适用问题、应用场景研究成为必要。

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