面向学术知识发现的大语言模型协同检索框架
本文提出一种结合语义检索、引用网络和专家反馈的大语言模型辅助学术知识发现框架,用于提升跨学科论文筛选与研究脉络梳理效率。
作者与机构
陈思远、Laura Wang、周明
清华大学计算机科学与技术系
研究亮点
- 围绕真实学术场景组织摘要、关键词、会议来源和讨论数据。
- 支持研究者快速判断论文价值,并从详情页进入后续交流。
- 为后续接入收藏、评论、引用和专家邀约功能预留清晰结构。
本文提出一种结合语义检索、引用网络和专家反馈的大语言模型辅助学术知识发现框架,用于提升跨学科论文筛选与研究脉络梳理效率。
陈思远、Laura Wang、周明
清华大学计算机科学与技术系