paper-qa
AI 回答
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1. 确定问题类型：理解用户提出的问题是否与某篇论文相关。
2. 检索论文：使用学术搜索引擎（如Google Scholar、百度学术）查找相关论文。
3. 分析论文：阅读论文摘要、引言、结论等关键部分，提取关键信息。
4. 回答问题：根据论文内容，给出准确、简洁的回答。
5. 格式化回答：按照用户要求，使用编号分点说明，控制总字数在400字以内。
示例代码：使用Google Scholar API检索论文
import requests
def search_paper(query):
url = "https://scholar.google.com/scholar?q=" + query
response = requests.get(url)
return response.text
使用示例
query = "机器学习在图像识别中的应用"
paper_content = search_paper(query)
2. 检索论文：使用学术搜索引擎（如Google Scholar、百度学术）查找相关论文。
3. 分析论文：阅读论文摘要、引言、结论等关键部分，提取关键信息。
4. 回答问题：根据论文内容，给出准确、简洁的回答。
5. 格式化回答：按照用户要求，使用编号分点说明，控制总字数在400字以内。
示例代码：使用Google Scholar API检索论文
import requests
def search_paper(query):
url = "https://scholar.google.com/scholar?q=" + query
response = requests.get(url)
return response.text
使用示例
query = "机器学习在图像识别中的应用"
paper_content = search_paper(query)
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