基于Python的参考文献检索工具开发

本周主要介绍前段时间我开发的用于协助文献检索和参考文献编辑的python工具。

这一工具主要功能是帮助用户批量检索特定主题的文献,并自动生成参考文献格式以及文章的源连接,并获取论文摘要。在此基础上用户可以将摘要进一步利用谷歌翻译的文档翻译功能将摘要翻译为中文从而快速定位自己需求的论文,并进行进一步的筛选和研究。相对于其他已有类似工具而言,本工具面向IEEE,专业性更强,且参考文献信息生成准确率可以达到100%,(相对而言,百度学术的参考文献格式自动生成存在大量的格式或信息错误)。并且工具可以自动爬取完整版的摘要,对于需要撰写综述或了解国内外研究现状的用户而言,利用本工具可以极大地提升论文检索定位的效率。

下面主要介绍一下本工具的使用方法。本工具基于python开发,使用非常简单。

首先打开命令行,使用python运行程序的main函数。在文字提示下输入检索的关键字,例如:channel estimation,检索的起止时间,如:2013-2018,检索的目标论文数量,如50。运行代码后,代码将会打开浏览器,并开始爬取相关信息。

之后,可以在命令行中得到两个文件的地址。这两个文件分别存放了自动生成的参考文献列表和爬取得到的文献的完整版英文摘要。

打开文件我们可以看到如下的信息:

我们可以看到文章的参考文献已经按照标准格式整理成为了列表,并附上了原文的连接,另一个文件中是完整版的摘要,用户可以通过阅读摘要定位自己需要的文献,并返回IEEE去进一步检索,也可以利用摘要去进一步修改撰写自己的文献综述,总体而言比在浏览器上一篇一篇的找要省时省力的多。目前,该项目代码已经上传实验室内部群组试用。

在此基础上大家还可以利用爬取到的论文信息进行大数据分析等工作,比如了解某一方向近年来的研究趋势等,希望这个工具能给大家的科研论文或是基金项目撰写带来帮助。

沈轩帆,重庆大学无线通信技术实验室硕士研究生,主研方向高速移动通信信道估计技术。

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