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大型语言模型和引文拓扑重连碎片化的科学网络
研究人员开发了一个新框架，通过整合引文拓扑和基于大型语言模型的文本相似性来解决引文网络碎片化的问题。这种混合方法利用从大型语言模型分析中提取的语义边来增强现有的引文图，有效地重连了不相关的科学文章。该方法应用于大型出版物数据集，在保持学科一致性的同时显著减少了碎片化，并为聚类检测提供了更具可解释性的结构。
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大语言模型与引文拓扑重连碎片化的学术网络
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。