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。