Dynamic Topic Modelling for Exploring the Scientific Literature on Coronavirus: An Unsupervised Labelling Technique

En este trabajo se profundiza en el análisis temporal de colecciones científicas mediante modelos probabilísticos de tópicos dinámicos, evaluando cómo evolucionan los conceptos latentes a lo largo del tiempo. La investigación amplía y consolida una línea iniciada durante mi tesis doctoral, que continúo desarrollando actualmente en el marco de la tesis de mi doctorando Ibai Guillén-Pacho. Mi contribución se centra en la definición del enfoque metodológico, el análisis comparativo de modelos dinámicos y la supervisión científica de los experimentos y resultados, orientados a mejorar la interpretabilidad y el impacto del análisis basado en tópicos.