Skip navigation
BelSU DSpace logo

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.bsuedu.ru/handle/123456789/65961
Название: From STM to GPT: a comparative study of topic modeling methods for AI in dentistry
Авторы: Litvinova, T. A.
Ippolitov, Y. A.
Seredin, P. V.
Ключевые слова: linguistics
computational linguistics
topic modeling
large language models
dentistry
scientometric analysis
bibliometric methods
artificial intelligence
Дата публикации: 2025
Библиографическое описание: Litvinova, T.A. From STM to GPT: a comparative study of topic modeling methods for AI in dentistry / T.A. Litvinova, Y.A. Ippolitov, P.V. Seredin // Научный результат. Сер. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. - 2025. - Т.11, №3.-С. 85-121. - Doi: 10.18413/2313-8912-2025-11-3-0-5. - Библиогр.: с. 116-120.
Краткий осмотр (реферат): This study presents a comprehensive topic modeling analysis of scientific abstracts in the field of artificial intelligence (AI) applied to dentistry. Three complementary approaches were compared: Structural Topic Modeling (STM); embedding-based clustering using the Leiden algorithm on OpenAI text embeddings; and zero-shot GPT-based topic modeling
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.bsuedu.ru/handle/123456789/65961
Располагается в коллекциях:Т. 11, № 3

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Litvinova_From_STM_25.pdf2.26 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.