来源：曾鹏翔,刘天畅,蒲政同,等.基于TopicGPT模型的智慧养老研究主题挖掘与演化分析[J/OL].情报科学,1-23[2025-11-04].

摘要：【目的/意义】针对人口老龄化加速与生成式人工智能技术变革背景下，传统智慧养老服务研究存在的碎片化问题与方法局限性，本研究融合生成式人工智能与深度学习技术构建TopicGPT新型主题模型，系统性分析智慧养老领域的研究动态，为“AI+养老”范式创新与政策实施提供理论支撑。【方法/过程】基于中国知网2015—2024年智慧养老领域期刊文献，提出TopicGPT混合主题模型框架：通过SBERT词嵌入与UMAP-HDBSCAN聚类实现语义表征，结合Llama2大语言模型优化主题标签生成，最终从4362篇文献中识别40个研究主题，并基于动态主题建模分析其演化路径。【结果/结论】智慧养老研究呈现多维度交叉特征，核心方向包括适老化智能产品设计、数据驱动的智慧养老服务、数字鸿沟治理等。主题演化分析表明，传统主题（如经济效益分析）关注度趋缓，而生成式人工智能、沉浸式虚拟现实等新兴技术驱动的主题（如虚拟养老社区、智能照护系统）呈现显著增长趋势。此外，老年人数字鸿沟、隐私保护等社会性问题持续升温，凸显技术赋能与伦理治理并重的必要性。【创新/局限】运用TopicGPT模型展示了我国智慧养老领域的整体发展态势，突破传统主题模型在语义解析与跨学科整合上的局限，实现细粒度动态演化分析；未来将深化多源数据融合，优化模型模块组合，拓展技术应用场景的实证研究。

关键词：智慧养老;生成式人工智能;TopicGPT;主题挖掘;演化分析

资金资助：国家社会科学基金重大项目资助项目“面向健康中国战略的智慧养老数据资源体系建设研究”（项目编号：22&ZD327）