如何使用AI工具来帮助分析学术文章中的关键词？

AI工具通过自动化文本挖掘和自然语言处理（NLP）能力增强学术文章中的关键词分析，相较于手动方法提供了显著的效率提升。这种方法在技术上是可行的，并且越来越容易获得。 有效的实施依赖于强大的NLP算法，能够识别频繁的术语、短语和语义相关的概念。关键要求包括将PDF转换为机器可读文本，并选择合适的工具，如具有内置分析功能的专用学术搜索平台或可编程的库，如spaCy或scikit-learn。考虑因素包括确保上下文相关性、减小提取错误、使用补充的人为验证以确保准确性，并认识到AI识别的是表层模式，而不是文本中的深层概念创新。 典型的实施遵循四步工作流程：首先，通过PDF解析器获取文章文本。第二，通过分词、词形还原和去除停用词对文本进行预处理。第三，使用TF-IDF、RAKE或LDA模型等算法提取和排序候选关键词或主题集合。第四，通过词云、集群图或网络图可视化结果。这简化了文献综述，揭示了研究趋势，并帮助文章的索引和发现。