文章主题：碳排放, 经济增长, ChatGPT, Python
利用ChatGPT撰写碳排放和经济增长相关的文献综述教程
1、爬取国内相关文献摘要
通过Python获取文章的基本信息和详情页链接，再通过详情页链接来获取文章的摘要。
摘要这部分涉及到一点逆向的知识，不熟悉逆向的同学可以用selenium库逐页爬取。
这次我们加入了外国文献，从Web of Science上爬取了文章
2、提取文献结论
采用Python+调用GPT3.5的api接口方式从摘要中提取到研究结论。
3、筛选优质文章（被引频次+下载频次+发表时间三方面指标综合评估）
受限于每次输入内容的数量，ChatGPT与GPT-4的记忆能力均存在局限性。因此，若想将三百多篇文章逐一上传，实际上并不容易。相反，通过设计相应的算法来筛选具有价值的文章，能够实现高效且便捷的处理方式。
这一块内容许多的公众号都不会提到，然而这应该是大家最关心的内容。
在这里，我设计了一套简单的评分标准，后续还会进行改善：
总评分=被引频次*0.3+下载频次*0.7+附加分
附加分为近三个月发表的文章独有的10分
按照这个评估体系，每年都会挑选出2019年以后排名位于前8%的论文，并将其保存起来，然后提交给ChatGPT来完成综述的撰写工作。
对于外国文献，则采用的是被引用数的排序方式，筛选出了20篇文章。
4、用合适的prompt让ChatGPT写综述
在这个步骤中我推荐把需求进行拆分，一股脑地丢给ChatGPT并不容易生成自己需要的结果。
在完成文献结论的录入之后，我们需要采取一系列步骤来确保其有效利用。第一步是让ChatGPT根据研究结论的不同方向进行分类，这一步是为了确保我们对相关研究的全面理解。接下来，我们会根据ChatGPT的分类结果，撰写一篇综述文章，以达到深度理解和探讨研究结论的目的。
此时就可以根据自己的需要定制自己想要的格式了。
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