2024年10月，公司2023级管理科学与工程专业研究生蒋星宇在校定C级期刊《情报科学》发表题为“基于BERTopic模型的科技报告主题挖掘与演化分析——以生物技术领域为例”的论文。该论文为导师一作，员工二作，指导老师为王益成。论文通过识别生物技术领域的研究主题及其演化过程，能够填补科技报告数据的开发和利用场景。构建生物技术领域科技报告文本语料库，训练BERTopic主题模型，进行领域研究主题挖掘与演化研究。基于BERTopic主题模型共识别出生物技术领域30个主题，通过主题层次聚类法解析了生物技术领域9大研究方向，即植物基因组学和基因改造、基因工程和工业生物技术、生物技术在生物和生态环境中的应用、兽医病毒学和免疫学、分子遗传学和生物化学、心血管代谢健康及神经生物学、骨生物学和再生医学、生物医学和临床研究。所构建模型能够更好地识别科技报告数据中所呈现的研究主题，生成的生物技术领域主题描述文本质量较好。语料库对科技报告数据中的摘要和时间字段进行语义分析，并未对其他字段进行分析。

蒋星宇同学入校以来学习刻苦，积极参加各类学术会议和学术研讨，注重培养自己的创新能力。希望广大研究生以该生为榜样，潜心研究，不断创新，多出成果。（撰稿：蒋星宇；一审：艾科妮；二审：郑兵云；三审：戴道明）