AI能根据论文内容生成准确的关键词吗？

现代人工智能系统能够从学术内容中生成相关的关键词，尽管准确性依赖于算法设计和上下文理解。 有效的关键词生成依赖于自然语言处理技术，如主题建模（例如，潜在狄利克雷分配）和上下文嵌入分析。高准确性需要在特定领域语料库上经过良好训练的模型以及清晰、结构化的学术文本。各领域的表现各不相同，高度技术化的论文可能会带来挑战，而人工验证对于确保语义一致性和核心主题的覆盖仍然至关重要。 这一应用特别有价值于自动化初始索引，增强学术文章在数据库中的可发现性，并支持系统的文献综述。它显著减少了元数据创建中的人工工作，同时提高了搜索效率，前提是生成的关键词经过专家的精炼，以保持精确性和相关性。