在科研中,要深入理解某个领域,不仅需要广泛阅读文献,还要仔细研究被引用的资料,以及那些引用了你关注论文的作品。这个过程需要耐心地搜集和研读所有相关的文献和引用,这无疑是一项耗时的工程。
现在,在AI大模型的加持下,出现了众多AI大模型和论文结合的工具。这大大降低了我们信息获取的门槛,加快了我们获取信息的方式。
下面分享四个常用的AI论文分析工具,可用于分析论文、总结论文。
由AI驱动的学术搜索引擎,目标是让世界上最好的知识更容易被获取。
每次搜索时,Consensus将尝试找到和研究主题最相关的论文。比如搜索:Does debt affect mental health?
consensus会聚集最相关的内容。
其次,当AI识别出特定类型的研究问题时,会启动共识计量器。它会检查一些研究并提供总结(如下图)。
例如搜索“肌酸有助于肌肉增长吗?”共识计量器在分析10篇论文后显示以下结果:92%表明有正相关,8%可能有关,0%表明无关联,说明有很大关联。
官网:https://consensus.app/search/
一款免费、AI驱动的科学文献研究工具,可以查找语义相似的研究论文。目前涵盖超过2.14亿篇各领域科学论文,这些数据也为其他AI驱动工具的提供了丰富资源。
Semantic Scholar拥有数十亿条引文,提供了科学文献图表,帮助学者们浏览和发现所有研究领域中最相关的研究。
例如使用搜索功能时:选择“研究领域”可以查找特定领域的文献;指定日期范围或选择“今年”以查找最新文献;通过选择出版物类型、作者或期刊和会议进一步优化结果。
官网:https://www.semanticscholar.org/
OpenRead由AI驱动的学术搜索,目前平台超过3亿篇论文和实时网页内容。论文数据库每5分钟更新一次,从超过两万份期刊中收录最新出版物。
通过“热门趋势”可以找到最新的热门论文,使用“话题”可以检查特定领域的数据并查看其趋势。
每次关键词搜索或AI查询都会生成带有引用的综合报告。要调整搜索结果,只需点击重新生成按钮刷新报告和相关引用。之后可以点击后续问题深入探讨特定领域或主题。
点击翻译按钮可以将文本或搜索结果翻译成其他语言。
此外还支持将上传PDF,并整理成标准的论文格式:
背景>研究目标和假设>研究方法>结果和发现>讨论和解释>对领域的贡献>结构和流程>成就和意义>局限性和未来工作。
官网:https://www.openread.academy/
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AI驱动的研究助手,可用于查找论文、筛选研究类型、自动化研究流程、头脑风暴、总结等功能。
如何搜索/提取数据/概念搜索列表?
输入一个研究问题>工作流程: 搜索 > 总结8篇论文 > 4篇顶级论文的总结 > 最终答案。
每个结果将显示其引用次数、DOI和指向Semantic Scholar网站的全文链接,获取更多信息如背景引用、方法引用、相关论文等。
可上传PDF数据,让Elicit基于PDF回答问题。
官网:https://elicit.com/
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