文献管理软件综述两款AI神器帮你高速阅读文献，还能写综述！AI写论文还远吗？

用户投稿 2025年06月21日 14:12:02 32 0

两款AI神器帮你高速阅读文献，还能写综述！AI写论文还远吗？

我们正处在一个知识爆炸的时代，对于科研工作者来说，在科研学习的过程中，不可避免地需要阅读大量的文献。在当前的学术界，论文以指数级爆发增长，据统计，期刊论文的数量每九年就会翻一番。虽然出版商尽一切努力把这些文献传递给合适的读者，然而许多已发表的研究只有有限的读者群，简单地说，研究人员在阅读文献上的时间十分有限，而对于年轻的研究人员和主要语言不是英语的学者来说，阅读文献需要消耗更多的时间与精力。因此，高效的阅读文献至关重要！

本期内容利刃君就为大家推荐两款英文文献高效阅读的神器——Paper Digest 和PAPER DIGEST ，似乎是同一个名称，为了区分我们就以大小写来分辨吧。Paper Digest 可基于人工智能对输入的文献自动生成摘要，可帮我们快速梳理某篇文献的内容。而PAPER DIGEST 可以说是用AI写综述，帮助我们搜索相关领域文献并自动总结归纳，如此就可快速地掌握文献的研究内容。

1. Paper Digest

Paper Digest 是东京理工大学文献计量学专业的 Yasutomo 和 Cristian 两位研究人员的智慧结晶，打出的口号是：将阅读时间减少到三分钟。

网站地址：

https://www.paper-digest.com/

Paper Digest 的使用方法非常简单，进入网站后，可以找到文献阅读的输入栏：

在输入栏中输入文献的DOI，然后点击“Digest ”按钮即可，需要注意的是如果使用DOI进行分析的话，输入文献是要OA（Open Access）才行，非OA的不可以。

分析完成后，主要会从两个方面反馈文章的内容，“What this paper is about ”部分概述了本篇文献的主要内容是什么；

“What you can learn ”部分说明了我们可以在文章中学到什么。

也就是说Paper Digest 可以帮助我们快速阅读文献，了解文章是什么内容，用了哪些方法获得了哪些结果，而且总结的还是比较好的，可以有效节省我们阅读文献的时间，如果需要阅读的文献较多，也可以初步对文献的内容进行筛选，选择比较符合自己预期的文献进行阅读，提升文献阅读效率。

虽然使用DOI进行分析只支持开放获取的文献，对于非开放获取的文献，我们也可以直接上传PDF文件进行分析，Paper Digest 会用AI扫描PDF文件中的内容，给出总结反馈。需要注意的是，上传PDF文件需要在网站进行注册登陆，使用方法是相同的，大家可以自行尝试，这里就不做演示了。

2. PAPER DIGEST

写综述是每个踏入科研大门小伙伴都绕不开的事情，特别是对于刚开始做科研的萌新来说，刚开始做实验时，还没有实验数据可以写研究论文，导师一般都会让先写综述，而综述一般会引用大量的相关文献，如果不具备熟练的科研技能，第一次写综述往往摸不着头脑，而且费时费力！

那么将写综述的任务交给人工智能是一种什么体验？PAPER DIGEST 就是这么一款基于人工智能方法自动生成文献综述的在线工具。

网站地址：

https://www.paperdigest.org/

PAPER DIGEST 的使用方法也是十分简单，打开网站后，可以看到两个选项可供选择：“Literature Review ”和“Search Console ”。

“Literature Review ”可用来自动生成文献综述，“Search Console ”是文献检索工具，可用于文献检索，可作为补充使用，但用于文献检索来说，功能和文献覆盖面相对简单，还是推荐大家使用专业的文献检索数据库进行检索。这里我们主要关注“Literature Review ”功能。

这里我们点击“Literature Review ”按钮，在搜索框中可输入检索关键词，如我们输入“COVID-19 ”，在检索框左侧的“Area ”下拉菜单可以选择所在的领域；在检索框下方可选择日期范围，包括“Past Year ”、“Past 5 Years ”和“Any time ”，大多数情况下我们对过去五年发表的文献进行综述就可以，这里就选择“Past 5 Years ”；然后进行检索。

在分析结果页面的“Related Work（Past 5 Years） ”部分，PAPER DIGEST 搜索到2020年的8篇文章，除了标题、作者、期刊等文献的基本信息，也标注了每篇文献的影响因子。只需点击文献条目即可跳转到文献来源处查看文献；

“Summary of the Related Work ”部分对搜索到的文献进行了总结，并且每句描述都标注了引用的文献，可以作为撰写文章综述时的参考。

有关使用“Search Console ”进行文献检索的使用，输入关键词就可进行检索，大家可以自行体验。

以上内容就是本期为大家分享的两款文献工具，这两款神器都可以有效提升英文文献的阅读效率。大家还知道哪些好用的工具，欢迎在留言区补充~

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ChatGPT替代者，我们用AI撰写文献综述，还能标记引用和参考文献

随着ChatGTP的出现，我们距离 AI 论文写作越来越近......

本着想要 AI 帮我写论文的目的，笔者也尝试用 AI 完成科研写作工作。

虽然目前国内无法使用ChatGPT，但是笔者尝试了很多其他 AI 写作的方法。

如果你无法使用 ChatGPT，那么笔者强烈推荐使用 Obsidian 的 Text generator 插件 。Text generator 插件也是基于 OpenAI 的 GPT-3 模型，可以帮助你实现与 AI 聊天，效果与 ChatGPT 接近。 笔者也测试过 Text generator 写 SCI 论文 title、abstract，甚至与国内 AI 写作工具对比，Text generator 的论文写作能力非常棒，详情请看笔者文末推文。

关于 Text generator 的安装和使用方法，笔者这里就不再赘述了。

本期，笔者就详细讲述如何用 Text generator 的 AI 撰写文献综述！

请大家看到本文最后，Text generator 的 AI 还真能按照引用、字数等要求写出文献综述。

AI 能帮我们写文献综述吗？

我们先问问 Text generator 的 AI ，能不能帮助我们写文献综述 。

机器翻译如下：

文献综述是对特定主题的现有研究的深入评估。它是研究过程的重要组成部分，因为它有助于确定现有知识中的差距，并为当前的研究提供背景。撰写文献综述的第一步是确定主题 。审查应集中在一个狭窄的研究领域，并应使用可靠的来源，如同行评审的期刊、书籍和政府文件进行。一旦确定了主题，研究人员就应该搜索相关文献。这可以包括主要和次要来源，如书籍、文章、报告和其他文档。下一步是对已确定的文献进行批判性评估。本评估的目的是确定现有研究的趋势，并确定哪些领域研究不足或需要进一步探索。 在对文献进行评估后，应根据评估过程中出现的主题，将其组织成章节。这将有助于确保审查涵盖该主题的所有方面。最后，重要的是将所有来源的信息综合成一个连贯的叙述。这包括总结每个来源的关键点 ，并得出关于该主题现有研究趋势的结论 。它还应包括与当前主题相关的进一步研究建议或新的调查方向 。总体而言，撰写文献综述需要仔细分析和综合特定主题的现有研究 。对于任何希望更深入地探索所选领域或确定潜在的进一步研究领域的研究人员来说，这是一个必不可少的步骤。

Text generator 的 AI 没有直接回答我们的问题，而是给出了撰写文献综述的方法，这个方法还是值得学习的。

笔者觉得 AI 之所以没有直接回答，是因为问题不够明确。笔者没有明确写作的对象，这让 AI 无法给出具体的答案，貌似也是一种智能。

AI 撰写文献综述

接下来，笔者让 Text generator 的 AI 帮我写文献综述。笔者必须要给出明确的研究主题，这里以 “ 电子设备寿命预测方法” 研究为例。 下图是 AI 给出的 “电子设备寿命预测方法 ”文献综述，由于截图限制，图片没有给出结论部分。

Text generator 的 AI 给出的文献综述虽然篇幅很短，但是逻辑清楚、层次分明、有头有尾，甚至还有引用的研究 。如果不是 AI 字数的限制，我认为它一定能够给出长篇文献综述。这个回答还有一个缺点就是：虽然 AI 有引用文献，但是并没有给出文献书目。

AI 撰写带有参考文献的文献综述

再下来，笔者对 Text generator 的 AI 提出文献综述的字数和文献的要求，即文献在 300words 内，使用 8 个引用文献。

下面是 AI 给出的文献综述，至于 AI 写的文献质量，大家可以自己看后留言评价。

【提问】

write a literature review relating to Lifetime Prediction of Electronic Equipment in 300 words using 8 citations.

【回答】

Lifetime prediction of electronic equipment is a critical aspect of product design and testing. Accurate predictions enable manufacturers to ensure that their products are designed and built to meet the needs of customers and to maximize their performance over time. In recent years, advances in technology have enabled researchers to develop sophisticated models for making predictions about the longevity of electronic equipment.This literature review examines recent research on the lifetime prediction of electronic equipment. It begins with a review of existing predictive models, followed by an assessment of the methods used for validating these models. Finally, it discusses recent trends towards data-driven approaches for predicting product lifetimes.

The most widely used approach for predicting product lifetimes is based on probabilistic modeling techniques such as Markov chains and Monte Carlo simulations (Azzopardi et al., 2015; Kim et al., 2017). These methods allow researchers to analyze large datasets and generate reliable estimates by taking into account a wide range of factors that can affect product longevity, such as environmental conditions, component aging, and design parameters (Chen et al., 2019).

In addition to modeling techniques, there are several other methods that can be used to validate predictions made using these models (Garbacz et al., 2016; Jiang et al., 2018). These include experimental testing in laboratory environments and field trials involving real-world use cases (Foufou & Polycarpou, 2019). Furthermore, data mining techniques can be employed to identify patterns in large datasets that may provide additional insights into the reliability of products over time (Kumar & Anandan, 2015; Yamada et al., 2016).

Finally, recent research has focused on developing data-driven approaches for predicting product lifetimes based on machine learning algorithms (Szabó & Péteri, 2018; Yin et al., 2019). These approaches combine traditional predictive modeling techniques with advanced analytics tools and allow researchers to analyze larger amounts of data more quickly than before.

Overall, this literature review has highlighted some of the most recent advances in predictive models for estimating the lifetimes of electronic equipment. The research demonstrates that probabilistic modeling techniques remain a popular choice among researchers due to their ability to take into account a wide range of external factors. Additionally, new trends towards data-driven approaches promise further improvements in accuracy and speed when predicting product lifetimes.

【引用文献】

References

Azzopardi G., Muscat A., Mallia K., Muscat R., Apap D. (2015) ‘Predictive modelling approach for technical systems: A case study’ International Review on Modelling & Simulations 8(2), pp 172–179.

Chen X., Liu B., He X., Jia Y., Yu B.(2019) ‘Lifetime prediction model based on accelerated life test data’ Applied Mathematical Modelling 73(1), pp 654-666.

Foufou S., Polycarpou M.(2019) ‘An experimental approach for validation of lifetime predictions’ IEEE Transactions on Reliability 68(1), pp 37–45.

Garbacz C.; Bilski J.; Wojdyla A.; Syroka R.; Szadkowski M.; Szczepanski P.(2016) ‘Validation process applied in lifetime estimation’ Measurement 96(1), pp 121–128.

Jiang T.; Tian L.; Huang Y.; Zhao Y.(2018) ‘Validation strategies for lifetime prediction system’ Quality Engineering 30(2), pp 179–188

Kumar A.; Anandan S.(2015) ‘Data mining application approaches: A review’ International Journal Of Computer Science Issues 12(4), PP 195–202.

Kim I.-G.; Lee K.-H.; Park H.-S.(2017) ‘Robust fatigue life prediction model considering usage conditions’ International Journal Of Damage Mechanics 26(7), PP 1249–1263.

Szabó G.; Péteri N.(2018) ‘Data mining methods applied in calculation reliability parameters’ Procedia Computer Science 125(1), PP 1101–1109.

Yamada T.; Takeuchi S.; Kawashima T.(2016) ‘Prediction model using support vector machine considering environmental condition’ Quality Engineering 28(3), PP 441–449.

Yin H.-H,. Wu G.-F,. Wang Y.-W,. Li Z.-J,. Lu Y.-X.(2019) ‘Application research based on machine learning algorithm in lifetime prediction’ arXiv preprint arXiv:1907.09103.

AI 给出的回答一如既往的流畅，文章格式也符合论文写作。

但是这些文献都是 2020 年以前的，难道是 AI 没有看过 2020 年以后的文献？对于文献综述，我们要紧跟最新发展，这点也算是 AI 写文献综述的缺点吧！

此外，虽然 AI 给出了引用和书目，但是我们还需要核实参考文献是否存在，每一处引用是否准确。这样一来，AI 写作还是离不开人工，你觉得呢？

写在最后

经过测试，笔者认为:

Text generator 的 AI 可以完成一个简短的文献综述。我们给出的研究主题越明确， AI 的回答会更准确。用了这么久的 AI ，笔者觉得要想用好 AI ，你得学会提问、追问 。AI 的逻辑清晰，条理清楚，可以协助我们整理撰写文献综述的思路，但是不能完全依赖 AI 写的内容，我们还需要核实和修改。

Text generator 的 AI 果然没有让人失望，笔者觉得可以用Text generator的 AI 从事更多的科研写作工作，只是我们还不知道如何更好地使用它去完成科研写作而已。