AI如何增强文献与数据在论文中的整合？

人工智能通过自动化复杂的综合任务并在多样的来源之间建立有意义的语义联系，显著增强了学术论文中文献与数据的整合。这种融合可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术实现。 关键的AI方法包括自动语义映射，以识别文本和数据集之间的概念关系；NLP摘要功能，用于提炼庞大的语料库；基于ML的本体生成，用于构建知识领域的结构；以及先进的共指解析，以连接实体。前提条件包括标准化的数据格式和元数据。健全的验证和AI输出的迭代改进仍然至关重要，以确保其可靠性和相关性。仔细的监督可以减轻诸如偏见传播或不当推理等风险。 在应用中，AI加快了研究过程，使研究人员能够更高效地发现现有文献与经验发现之间非显而易见的联系。它通过管理大量信息，使系统评价和荟萃分析更加便利。关键是，它增强了综合的深度和严谨性，生成突显空白和新解读的结构化框架。这种增强的整合加强了论证，并支持跨学科发现，尽管最终的学术判断仍需专家的人工监督。