文章摘要:[目的]设计基于社交媒体Twitter的学科领域研究前沿识别方法，用于前瞻挖掘、识别学科即时动态。[方法]通过分析Twitter识别学科领域研究前沿的原理，提出基于学者影响力及内容影响力的学科研究前沿监测指标体系并开展学科领域研究前沿探测研究，并以自然语言处理领域进行实证分析。[结果]通过对比NLP领域顶尖专家的分析报告，探测模型能够及时识别出NLP领域13个研究前沿中的8个研究前沿。[局限]由于社交媒体的开放性特征，因此在数据集构建时难以完全避免与学科领域无关的噪音内容。[结论]本文提出的方法基于Twitter学者UGC内容，能够及时、前瞻识别学科领域前沿动态，是一种探测学科领域研究前沿可行且有效的方法。

文章关键词:

论文分类号:TP393.092;G206