Intelligente Schutzmechanismen für die Einhaltung von Forschungsvorschriften
Das Zitiersystem von Open Researcher nutzt maschinelles Lernen, um automatisch Metadaten in Webseiten zu erkennen, einschließlich wichtiger Informationen wie Autor, Veröffentlichungsdatum und -quelle. Für akademische Webseiten kann es BibTeX-Felder intelligent abgleichen; für Nachrichteninhalte generiert es APA-formatierte Zitate mit Zugriffsdaten. Tests haben gezeigt, dass die Vollständigkeit seiner Zitierinformationen 921 TP3T erreicht und damit die Genauigkeit von 781 TP3T, die manuell zusammengestellt wurden, weit übertrifft.
Das System verfügt über mehr als 300 integrierte Zitiervorlagen, und die Benutzer können mit einem einzigen Klick zwischen MLA/Chicago und anderen Formaten wechseln. Was die technische Umsetzung betrifft, so kombiniert die Funktion CSS-Selektoren zum Auffinden von Webseiten-Metadaten, NLP zum Erkennen impliziter Zeitstempel und eine Regelmaschine zum Überprüfen der erforderlichen Felder. Typische Fälle zeigen, dass das System bei der Analyse von 10 Artikeln über neuronale Netze automatisch eine einheitlich formatierte Referenzliste ausgeben und gleichzeitig Abstracts generieren kann, wodurch die Dokumentationszeit von 3 Stunden auf 15 Minuten verkürzt wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen Researcher: ein KI-Forschungsassistent zur Analyse von Webinhalten in EchtzeitDie
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