如何使用AI去除文献中的重复项？

AI通过利用自然语言处理和机器学习技术有效地去除重复文献，以检测冗余文档。这种方法在技术上是可行的，并通过自动筛选提高了研究效率。 关键原则涉及使用TF-IDF或神经嵌入等算法比较文本特征，如摘要、标题和关键词。必要条件包括标准化元数据和充分的预处理，以确保文本质量。范围涵盖期刊文章、会议论文和预印本，同时应谨防在类似但不同的研究中出现假阳性。在实施过程中必须监控精确度和召回率等验证指标。 实施开始于对原始文献数据进行预处理，包括清理和规范化。接下来，选择并应用相似性算法——如MinHash或BERT嵌入——来计算文档相似性。基于阈值的聚类随后将近乎相同的记录分组。最后，人工验证解决边缘案例，然后导出策划好的数据集。这一工作流程在系统评价和文献计量研究中减少了70-80%的人工筛选时间，显著加快了证据合成的进程。