Die Themenauswahl- und Analysefunktion von FanWenMeow nutzt Data-Mining-Technologie, um die Forschungsdynamik der weltweit wichtigsten akademischen Datenbanken in Echtzeit zu verfolgen. Das System analysiert die Zusammenfassungen von mehr als 1.000.000 Artikeln der letzten drei Jahre mit Hilfe von NLP-Algorithmen, erstellt ein beliebtes Indexbewertungsmodell und empfiehlt den Nutzern die wertvollsten Forschungsrichtungen. Der spezifische Arbeitsablauf umfasst:
- Keyword-Heat-Analyse: Berechnung der jährlichen Wachstumsrate von Keywords im Bereich
- Fachübergreifende Identifizierung: Entdeckung neuer disziplinärer Konvergenzen
- Lückentests: Aufspüren von Segmenten, die noch nicht vollständig erforscht sind
Die Testdaten zeigen, dass die Annahmequote der von dieser Funktion empfohlenen Themen durch die Tutoren 87% erreicht, was deutlich höher ist als die der traditionellen manuellen Suchmethode. Die Rückmeldungen der Nutzer zeigen, dass die auf der KI-Analyse basierenden ausgewählten Themen die Erfolgsquote bei der Verteidigung und die Akzeptanz der Zeitschriften um mehr als 20% erhöhen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFan Meow: ein KI-Tool für die schnelle Erstellung hochwertiger Papiere und akademischer DokumenteDie