研究人员开发了一个新框架，通过将引文拓扑与基于大语言模型的文本相似性相结合，来解决引文网络中的碎片化问题。这种混合方法利用大语言模型识别语义上相似的文章，并将它们作为新的边添加到引文图中。该方法应用于超过60万篇出版物，在保持学科连贯性和提高聚类检测的同时，有效减少了碎片化。 AI
影响 增强了学术知识图谱的可解释性和完整性，有望改进研究发现和引文分析工具。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了使用大语言模型分析引文网络的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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