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Openscholar
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目标受众为科学家、研究人员以及需要深入分析和综合大量科学文献的用户。OpenScholar通过检索和综合相关科学文献，帮助他们快速找到所需信息，提高研究效率和深度。
AI搜索研究工具#科学文献#检索增强#语言模型#自然语言处理#机器学习普通产品开源
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产品介绍
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简介
OpenScholar是一个检索增强型语言模型（LM），旨在通过首先搜索文献中的相关论文，然后基于这些来源生成回答，来帮助科学家有效地导航和综合科学文献。该模型对于处理每年发表的数百万篇科学论文，以及帮助科学家找到他们需要的信息或跟上单一子领域最新发现具有重要意义。
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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。
流量来源
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自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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