随着人工智能的不断发展 AI 也被大量应用于科研效率的提升上,随着 2020 年 GPT3 模型的发布,人工智能处理自然语言的能力提升巨大,出现了很多可以处理自然语言的人工智能工具。近年来许多基于 GPT3 的文本分析工具也逐渐增多,如近期十分热门的 ChatGPT 和 AI 绘画都是通过 GPT3 模型实现的。许多科研工作者也将其应用于文献检索和文献解释等方面。
本文收集了很多免费的 AI 工具可以有效帮助我们提高科研工作效率,由于部分工具体验时间较短,不能了解到其所有功能,可能一些建议会存在一定的问题。(加粗是我重点推荐的工具或特色功能,这些都是我实际体验到的部分,有些我没有体验到的功能就不在这里列出,需要自己去长时间使用并发掘)(都为论文相关工具)
1、AI 论文查找
(1)research rabbit(最有趣)
[研究兔 (researchrabbitapp.com)](Research Rabbit)
优点:
(1)可以与 zetro 联动,直接导入 zetro 数据库
(2)可以实现对文献和人物的关系进行不断探索,去挖掘相关文献
(3)可以实现快速向收藏夹快速添加文献并再次与 zetro同步
(4)可以实现时间轴查看,可以详细观测研究动向
(5)可以基于 sci-hub 快速下载文献的 PDF 版本
(6)可视化效果很好
缺点:
(1)属于文献找文献的方法,需要基于原本的文献去搜寻新的文献,不能通过关键词检索等方式去查找文献
(2)Semantic scholar
(5)citexs(功能最多最推荐)
[citexs-赛特新思生物医学科研助手](citexs-赛特新思生物医学科研助手)
中文平台,简单易懂,功能全面
(6)elicit(问题引出文献)
[引出:人工智能研究助理 (elicit.org)](https://elicit.org/)
优 点:
(1)通过提出问题引出文献(可以处理自然语言)
(2)可以直接找到引用者所写的内容
(3)可以提炼出文章的方法、技术、创新点等
缺点:
(1)主要优化体现在对医学等领域,不是适合所有专业的工具
(2)数据库主要基于 Semantic scholar,比较新的文献数据库里的数据不多
其他特色:
(1)通过主题、问题等引出其他问题,可以用于快速找出感兴趣的研究点,并将其以 CSV 格式导出
(2)还有多种 AI 工具帮助对文献进行理解,甚至可以和 AI 讨论科研问题
(3)可以实现对论文进行分析,提取出论文信息,解决了数据库相对较小的问题,但是其解释能力对除医学领域外的文章效果较差
2、AI 阅读文献
(1)Paper Digest(结果提炼)
[Paper Digest (paper-digest.com)](Paper Digest)
优点:
(1)将文献内容简化,提取文献的研究内容和重点结论
(2)对文献中的数据具有一定的处理能力,分析结果中数据有关的结果较多
缺点:
(1)处于测试阶段,部分结果可能不太准确需要自己去文章中确认
(2)响应速度极慢
(2)SCISPACE(可以中文响应和公式表格解释)
[发现、创建和发布您的研究论文|排版的科学空间 (SciSpace by Typeset | Discover, Create, Publish, and Promote your research paper)](SciSpace by Typeset | Discover, Create, Publish, and Promote your research paper)
优点:
(1)可以实现中文的问答,AI 可以通过上下文的内容和搜索引擎的内容回答问题
(2)可以实现对公式和表格的解释
(3)翻译和解释的结果较为准确,对科学术语的解释较为精确
(4)可以通过 zetro 导入文献
(5)可以实现问题推荐,由 AI 自动生成问题
缺点:
(1)不能很好的回答比较复杂的问题
(3)Explainpaper
[Explainpaper](Explainpaper)
优点:
(1)可以对文本中选种内容进行分析,并对该文本中不懂的内容进行提问
(2)通过不断的提问可以得到对论文更详细的解释,甚至可以通过提问去查询相关论文
缺点:
(1)论文需要自己上传
(2)只支持英文
(3)回答问题不一定准确,正确性需要自己判断
3、AI 选题
(1)慧科研-智能选题工具
[慧科研 (scholarin.cn)](https://scholarin.cn/tools)
(2)elicit(见 AI 论文查找部分)
(3)citexs(见 AI 论文查找部分)
4、AI 写作
(1)paper digest
[论文摘要 – 技术领域的自然语言处理 (paperdigest.org)](https://www.paperdigest.org/)
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