基于文本关联分析的学术论文政策影响力评价研究——以人工智能领域为例

来源：图书情报工作杂志2025年第24期北京时间：

作者：金洁琴,颜喻惟

单位：1 南京工业大学图书馆 南京 210009;2 南京工业大学经济与管理学院 南京 211816

摘要：[目的/意义]学术论文是传播和检验科学知识的主要形式，其知识结晶进入政策能够提升文件的科学性和合理性。通过评价其政策影响力，可以有效展示学术论文如何转化为政策行动，探索学术论文影响力评价的新视角。[方法/过程]运用Sentence-BERT、SBERTopic等文本挖掘技术，从提及影响力、主题潜在影响力和语句影响力3个维度，构建基于语义关联的学术论文政策影响力评价指标体系。以2010—2024年人工智能领域的论文和政策文本进行实证分析，结合熵权—TOPSIS评价法对指标赋予权重，综合评价政策影响力。[结果/结论]仅有少数论文展现出较高的政策影响力，这些论文的主题分布和提及内容有一定的偏向性；在不同评价标准下，人工智能领域论文的影响力存在显著差异。未来学者和决策者应合力破解学术论文的政策转化难题，建立健全政府智库平台，推动学术论文更多、更快地进入政策制定流程，探索更加全面有效的评价体系。

关键词：文本关联分析,学术论文,政策影响力,人工智能,