如何通过AI优化论文中的引用内容？

AI优化引用内容利用自然语言处理来增强参考文献的准确性、相关性和格式完整性。通过对文本和参考文献数据库的自动分析，这是可行的。 关键原则涉及提取参考文献实体，与Crossref或PubMed等已建立的数据库进行验证，并评估与手稿主张的上下文相关性。必要条件包括对结构化元数据的访问和预定义样式指南（例如APA、芝加哥）。应用范围包括验证参考文献的完整性、检测不一致性以及建议缺失的引用，以符合文本的论点。在此过程中要谨慎，确保AI的建议经过学术审查，以验证主题相关性和学术权重，避免过度依赖潜在不相关或影响力较低的来源。 实施过程中，使用AI工具对参考文献列表进行预处理，以识别格式错误和缺失字段。然后，AI分析手稿文本，推荐额外的引用或标记潜在冗余或过时的来源，基于语义相似性和出版指标。研究人员在整合经过验证的参考文献之前，批判性地评估这些建议的上下文适配性，最终简化引用过程，同时保持学术严谨性。