本研究提出了一种自动化管道，从Scopus数据库提取内容，进行话题建模，分析2006至2023年间学术摘要对可持续发展目标（SDGs）态度的演变，从而提高研究效率与准确性。

该研究利用话题建模对MOOC学生进行心理测量，分析在线论坛的主题参与度。通过自然语言处理模型识别低自尊的文本线索，强调LoST指标的重要性。同时，研究探讨了大型语言模型输出中的人格特质，并提出基于数据驱动的职业技能热度模型，分析招聘数据以评估职位技能发展。

本文探讨了多模态模型在情感分析和话题建模中的应用，提出了一种新颖的多模态多语言神经话题模型，展示了其在多语言和图像数据处理中的有效性。同时回顾了图像-文本多模态模型的发展及其应用价值与挑战，为未来研究提供参考。