揭示学术进化和边界模式在膜炎领域使用图书识别分析,自然语言处理和机器学习
Ao Lu1, Keyan Li1, Guannan Su1
1The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing Key Laboratory of Ophthalmology, Chongqing Eye Institute, Chongqing Branch (Municipality Division) of National Clinical Research Center for Ocular Diseases, Chongqing, People's Republic of China.
Ocular immunology and inflammation
|March 1, 2024
概括
这项研究分析了脑膜炎研究趋势,揭示了全球越来越多的参与和不断变化的科学重点. 在过去的二十年里,图书统计分析和人工智能揭示了脑膜炎研究中的关键模式.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 图书统计学 图书统计学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 尿道炎的研究在本世纪出现了显著的出版物增长.
- 有价值的情报嵌入了广泛的脑膜炎文献.
研究的目的:
- 在过去的二十年里,描述紫外线炎研究的演变和模式.
- 揭示膜炎领域不断发展的学术趋势和前沿模式.
主要方法:
- 对分为四个时间段的15,994篇紫外线炎论文进行了图书统计分析.
- 隐藏的迪里克莱特分配主题建模和机器学习的应用到最近的出版物.
- 使用二次曲线匹配 (R=0.98311) 分析出版模式.
主要成果:
- 出版趋势遵循二次曲线,表明了特定的增长模式.
- 美国专注于结性脊髓炎和生物疗法,而中国专注于OCT和贝赫特病.
- 机器学习模型在识别研究模式方面实现了71.6%的准确性.
结论:
- 尿道炎研究的特点是增加全球参与和主题演变.
- 图书统计分析和人工智能算法为研究膜炎的研究趋势和前沿提供了新的见解.
- 该研究强调了眼科医学的科学成果和主题发展的动态性.
