如何利用AI优化论文中的文献来源？

AI可以通过自动化发现、相关性评估和空白识别，显著优化论文中的文献来源。它提高了效率和潜在的全面性。 关键原则涉及利用自然语言处理（NLP）进行超越关键词的语义搜索，以及使用机器学习进行趋势分析。必要条件包括访问学术数据库和明确的研究目标。AI在整个文献综述过程中适用，擅长合成大量数据集，但需要人工监督以评估来源的可信度和上下文相关性，避免算法偏见。 实施通常始于使用语义查询的AI驱动数据库搜索。工具随后按主题聚类结果，识别重要研究作品，并突出引用关系或潜在研究空缺。最后，AI可以协助管理参考文献并确保格式的一致性。这加快了发现过程，揭示了隐藏的联系，通过更广泛的证据增强论证，并最终提升学术严谨性。