
使用场景
研究人员使用OpenScholar快速找到特定领域的最新研究成果。
科学家利用OpenScholar综合多篇论文,撰写综述文章。
学术机构通过OpenScholar为学生提供最新的学术资源和研究动态。
产品特色
• 检索增强:通过检索相关科学文献回答问题。
• 多论文任务:处理多篇论文以提供综合回答。
• 零样本学习:支持零样本学习模式下的推理。
• 反馈循环:在生成过程中使用自我反馈循环。
• 后处理引用归属:在生成后进行文献引用归属。
• 重排名模型:使用重排名模型优化回答的相关性。
• 语义学者API:集成Semantic Scholar API增强反馈结果。
• 摘要使用:考虑摘要以增强重排名结果。
使用教程
1. 确保安装所有必要的库和环境,例如Python 3.10.0和spacy的en_core_web_sm模型。
2. 设置API密钥,例如Semantic Scholar API密钥。
3. 运行OpenScholar推理,可以通过命令行工具指定输入文件、模型名称和其他参数。
4. 使用提供的检索脚本进行离线检索,或结合Semantic Scholar Paper API和网络搜索API进行检索。
5. 根据需要调整配置,例如设置反馈循环、后处理引用归属等。
6. 运行训练好的模型,生成基于检索结果的回答。
7. 分析和利用生成的回答,进行进一步的研究或文献综述。