OpenScholar
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Openscholar
簡介 :
OpenScholar是一個檢索增強型語言模型(LM),旨在通過首先搜索文獻中的相關論文,然後基於這些來源生成回答,來幫助科學家有效地導航和綜合科學文獻。該模型對於處理每年發表的數百萬篇科學論文,以及幫助科學家找到他們需要的信息或跟上單一子領域最新發現具有重要意義。
需求人群 :
目標受眾為科學家、研究人員以及需要深入分析和綜合大量科學文獻的用戶。OpenScholar通過檢索和綜合相關科學文獻,幫助他們快速找到所需信息,提高研究效率和深度。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 50.8K
使用場景
研究人員使用OpenScholar快速找到特定領域的最新研究成果。
科學家利用OpenScholar綜合多篇論文,撰寫綜述文章。
學術機構通過OpenScholar為學生提供最新的學術資源和研究動態。
產品特色
• 檢索增強:通過檢索相關科學文獻回答問題。
• 多論文任務:處理多篇論文以提供綜合回答。
• 零樣本學習:支持零樣本學習模式下的推理。
• 反饋循環:在生成過程中使用自我反饋循環。
• 後處理引用歸屬:在生成後進行文獻引用歸屬。
• 重排名模型:使用重排名模型優化回答的相關性。
• 語義學者API:集成Semantic Scholar API增強反饋結果。
• 摘要使用:考慮摘要以增強重排名結果。
使用教程
1. 確保安裝所有必要的庫和環境,例如Python 3.10.0和spacy的en_core_web_sm模型。
2. 設置API密鑰,例如Semantic Scholar API密鑰。
3. 運行OpenScholar推理,可以通過命令行工具指定輸入文件、模型名稱和其他參數。
4. 使用提供的檢索腳本進行離線檢索,或結合Semantic Scholar Paper API和網絡搜索API進行檢索。
5. 根據需要調整配置,例如設置反饋循環、後處理引用歸屬等。
6. 運行訓練好的模型,生成基於檢索結果的回答。
7. 分析和利用生成的回答,進行進一步的研究或文獻綜述。
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