还在手动验证文献引用?ScholarCopilot:开源AI学术写作工具,生成时实时插入文献引用

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: 基于 Qwen-2.5-7B 模型的 ScholarCopilot 通过动态检索标记和联合优化技术,实现学术文本生成与文献引用的精准匹配,在 50 万篇论文库中实现 40.1% 的检索准确率,生成文本的学术严谨性评分达 16.2/25。

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🎓 "文献综述写到头秃?这个AI竟能边写论文边插引用,滑铁卢大学黑科技杀疯了!"

大家好,我是蚝油菜花。当科研党还在为查文献掉发时,这个由滑铁卢大学与卡内基梅隆大学联合打造的学术神器,正在用AI重构论文写作范式!

你是否经历过这些学术至暗时刻:

  • 🔍 明明记得某篇关键文献,却在文献库翻到眼酸
  • 📑 引文格式反复修改,MLA/APA切换到手抖
  • 🤯 导师指着"疑似编造"的引用要求全部重查...

今天要解剖的 ScholarCopilot ,用三大杀手锏终结这些痛苦:

  • 动态检索标记:写作时自动触发文献搜索,引用精准度提升300%
  • 溯源验证系统:点击引用直达论文原文,学术诚信看得见
  • 多语言混写:中英交织段落自动匹配国际期刊规范

已有科研团队用它1周写完综述,期刊审稿人靠它5分钟验证百条参考文献——你的下一篇论文,准备好开启「智能辅助」模式了吗?

🚀 快速阅读

  1. ScholarCopilot 是基于 Qwen-2.5-7B 模型开发的智能学术写作工具
  2. 核心功能:动态检索引用/联合优化生成/多语言支持/错误自检系统
  3. 技术原理:通过对比学习优化检索标记表示,实现生成与检索的联合训练

ScholarCopilot 是什么

ScholarCopilot

由加拿大滑铁卢大学与卡内基梅隆大学联合研发的 ScholarCopilot,专为解决学术写作中的引用难题而生。该工具通过动态检索标记触发文献搜索,在生成文本时实时插入精准引用,形成完整的学术写作闭环。

其核心技术在于将文本生成与文献检索进行联合优化,使得模型能够自主判断何时需要插入引用。当检测到需要文献支持的内容时,系统会暂停生成过程,从包含 50 万篇 arXiv 论文的数据库中检索相关文献,并将检索结果无缝融入后续文本生成。

ScholarCopilot 的主要功能

  • 动态检索增强:通过特殊标记触发实时文献检索,支持模糊查询与精确匹配双模式
  • 联合优化生成:将检索到的文献摘要融入生成过程,保证文本与引用的逻辑一致性
  • 多格式引用输出:自动生成 APA/MLA 格式引文,支持 BibTeX 条目一键导出
  • 错误自检系统:基于置信度分析标记潜在错误引用,提醒人工复核可疑内容

ScholarCopilot 的技术原理

ScholarCopilot-Pipeline

  • 动态切换架构:文本生成与文献检索模块通过门控机制实现无缝切换
  • 对比学习优化:使用 Triplet Loss 训练检索标记的向量表示,提升检索精度
  • 混合索引策略:结合 BM25 与传统嵌入向量,构建分层检索系统
  • 联合训练框架:文本生成损失与引用准确率损失共同参与反向传播

如何运行 ScholarCopilot

Scholar Copilot 采用统一的模型架构,通过动态切换机制无缝集成检索和生成。在生成过程中,模型使用学习到的引用模式自主确定适当的引用点。当需要引用时,模型会暂时停止生成,利用引用标记的隐藏状态从语料库中检索相关论文,插入选定的引用,然后恢复连贯的文本生成。

🚀 快速开始

1. 克隆仓库

git clone git@github.com:TIGER-AI-Lab/ScholarCopilot.git
cd ScholarCopilot/run_demo

2. 设置环境

pip install -r requirements.txt

3. 下载所需的模型和数据

bash download.sh

4. 启动演示

bash run_demo.sh

更新语料库中的最新论文

若要将最新的论文更新到你的语料库中,请按照以下步骤操作:

1. 下载元数据

从 Kaggle 下载最新的 arXiv 元数据并保存到你选择的 ARXIV_META_DATA_PATH

2. 运行数据处理脚本

cd utils/
python process_arxiv_meta_data.py ARXIV_META_DATA_PATH ../data/corpus_data_arxiv_1215.jsonl

3. 生成语料库的嵌入

bash encode_corpus.sh

4. 将嵌入转换为 HNSW 索引以提高搜索效率

python build_hnsw_index.py --input_dir <embedding dir> --output_dir <hnsw index dir>

训练你自己的模型

1. 下载训练数据

cd train/
bash download.sh

2. 配置并运行训练脚本

要重现我们的结果,你可以使用脚本中的超参数,并使用 4 台机器,每台机器 8 个 GPU(总共 32 个 GPU):

cd src/
bash start_train.sh

资源


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