论文摘要的基本形式及优化策略
这篇文章主要探讨了研究生毕业论文摘要的基本形式，通过文献综述和案例分析，发现论文摘要可以分为问题陈述、研究方法、数据来源、主要发现和结论几个部分。作者强调，清晰的摘要基本形式对于提高论文可读性和传播效果有重要意义。此外，文章也对当前研究现状进行了总结，对提高研究生论文摘要的质量和实用性提供了指导。
手机上的论文写作与摘要生成技巧
本文介绍了如何在手机上进行论文写作以及如何生成摘要的方法。首先，需要选择一款适合的输入法，如谷歌输入法或苹果输入法等；其次，安装相关写作应用，如LaTeX或者Overleaf等；最后，按照应用的操作指南进行论文的编写和摘要的生成。通过这些步骤，可以在手机上高效地完成论文的写作和摘要的生成。
MBA论文摘要撰写艺术：如何精炼且完整传达研究成果
这篇文章主要介绍了MBA论文摘要的撰写要求和注意事项。MBA论文摘要是对研究工作或技术实践的概括总结，应置于主体部分之前，让读者了解论文内容并决定是否阅读全文。摘要的撰写在全文完成之后进行，字数控制在1000到1500字之间，包括研究目的、研究方法、研究结果和主要结论四个方面。同时，摘要撰写要注意简洁明了、避免使用复杂语句和不必要的缩写等。最后，摘要需要使用第三人称描述，遵循逻辑顺序，避免使用非公知公用的符号和术语。
ChatGPT:人工智能助手的伦理挑战与未来前景
文章主要介绍了聊天机器人ChatGPT，及其生成文本的能力。一家名为OpenAI的旧金山软件公司发布此AI工具，并提供免费试用。ChatGPT是一个大型语言模型，能通过消化大量人类生成的文本来学习并执行任务。然而，随着其发布的 Ethical concerns也引起关注。最近，一个研究小组使用ChatGPT生成医学研究摘要，结果表明ChatGPT生成的摘要在原创性和稳定性方面表现较好，但仍需探讨其在学术领域的道德界限和应用范围。
提升博士论文质量：基于自然语言处理和机器学习算法的摘要内容检测策略研究
原标题：博士论文摘要内容检测吗？ 在当今信息爆炸的时代，学术界对于博士论文摘要内容的检测变得尤为重要。由于学术造假的问题日益严重，确保论文的原创性和学术诚信性已成为研究生教育中不可或缺的一环。因此，论文查重和论文检测技术逐渐变得十分必要。 本研究的主要目的是开发一种基于自然语言处理和机器学习算法的博士论文摘要内容检测方法，以提高博士论文的质量和学术诚信性。具体而言，本研究主要从以下几个方面展开： 我们将收集大量的博士论文样本作为训练集，通过构建有效的特征表示，利用机器学习算法进行训练和学习，建立一个博士论文摘要内容的分类模型。通过对样本进行深入分析和标注，我们可以获得一个较为准确的博士论文摘要内容的检测器。 本研究将利用自然语言处理技术对博士论文摘要进行语义分析。通过对摘要中的关键词、短语和句子进行提取和分析，我们可以获取到摘要中的核心内容和论文贡献，从而验证论文的学术创新性和原创性。 本研究将考虑引入外部资源和数据库，如国内外学术数据库和文献引用数据库，以帮助验证博士论文摘要的引用准确性和参考文献的全面性。通过与已有文献进行比较和对比，我们可以更加准确地评估论文摘要的质量和学术水平。 本研究还将提供一个全面的博士论文摘要内容检测系统，以方便学生和教师使用。该系统将具备高效、准确的性能，可以对大量的博士论文摘要进行快速检测和分析，为学术界提供一个有力的工具，推动学术诚信的建设。 本研究旨在开发一种基于自然语言处理和机器学习算法的博士论文摘要内容检测方法，以提高博士论文的质量和学术诚信性。通过对博士论文摘要进行分类、语义分析和引用验证，我们可以更加有效地评估论文的原创性和学术水平。这一研究对于推动研究生教育的发展，促进学术诚信的建设具有重要的意义。 返回搜狐，查看更多 责任编辑：
AI聊天机器人写出的研究论文摘要能骗过专家审核吗？
近日，一份由人工智能 chatbot 撰写的医学研究论文摘要引起了广泛关注。研究表明，chatbot 生成的摘要在原创性和可靠性方面表现出色，但仍存在伦理问题，需谨慎对待。
编者按：探寻文学的无穷魅力
这篇文章主要探讨了人工智能在医疗领域的应用。首先，作者介绍了人工智能的基本概念和原理，并解释了它在医疗领域中的 potential。其次，文章讨论了人工智能在医疗诊断、药物研发和患者管理等方面的具体应用，以及这些应用带来的优势和挑战。最后，作者提出了未来人工智能在医疗领域的发展趋势和可能的影响。
AI攒论文指日可待？Transformer生成论文摘要方法已出机器之心Pro2019-09-16 15:09机器之心Pro2019-09-16 15:09
选自arXiv 作者：Sandeep Subramanian等 机器之心编译 参与：Panda 写论文是一件「痛并快乐着」的事情。快乐的是可以将自己的研究公之于众，痛苦的是有大段大段的文本内容需要完成。特别是摘要、引言、结论，需要不断重复说明论文的主要研究、观点和贡献。现在，这样的工作可以依赖 AI 完成了。Element AI 的研究者们提出了一种新的模型，使用 Transformer 架构，自动地生成论文的摘要。AI 攒论文的进程又往前走了一步。 在开始正文前，请读者们先读下面一段摘要： 译文：「我们提出了一种通过神经摘要为超过数千词的长文本生成抽象摘要的方法。我们先在生成摘要之前执行一个简单的抽取步骤，然后再将其用于在相关信息上调整 transformer 语言模型，之后将其用于生成摘要。我们表明这个抽取步骤能显著提升摘要结果。我们还表明这个方法能得到比之前的使用复制机制的方法更抽象的摘要，同时还能得到更高的 rouge 分数。」 读起来怎么样？事实上，以上你看到的摘要内容都不是人类完成的，它是由论文中的机器学习模型写出来的。这是来自 Element AI 的研究者最新公布的研究成果，他们使用了一种类似 GPT 的方法生成了相关研究论文的摘要。 文本摘要是 NLP 中的常见任务了。文档摘要如果能做到很好，可以极大程度减轻文字工作者的工作量，快速提炼文本核心内容，加速文本信息的提取、阅读和生产效率。如果能够将相关算法应用在论文写作上，是不是摘要、引言、相关工作、结论部分都可以省很多功夫了？ 但是，正是因为现有的相关算法不够成熟，能够实际应用在生产中的文档摘要算法不多，而且现有的算法普遍只能生成短的、描述事实的文本（在一些新闻平台有所应用）。要将带有逻辑结构的长文本进行抽取和摘要化处理，这样的算法并不常见。 现在，这篇介绍论文摘要抽取生成的论文，也许会给这个 NLP 中的经典任务带来新的解决思路。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.03186 Transformer 怎样生成论文摘要 语言模型的训练目标是使用某个大型文本语料库来学习估计任意的词或字符序列的联合概率。它们已经在多种不同的语言任务上取得了出色的表现。近期 Radford 等人提出的 GPT-2 表明，如果使用较大的感受野并在大量数据上训练 transformer，那么得到的语言模型能够学习到文本中的长程依赖关系。 如果有人想为长文档生成连贯的、高质量的摘要，那么这样的类 GPT 架构具备很多所需的性质。它们的结果还表明，无条件语言模型可以隐式地学会执行摘要总结或机器翻译，这是其在数据上训练得到的结果。如果将这个数据按序列格式化为文档的不同方面（引言、正文、摘要），那么就可以让模型学习生成其中的一个方面。比如，通过在测试时提供相似格式的数据，可让模型学会解决摘要任务；即语言模型可以基于文档的引言和之后更长的正文生成一个摘要。 具体而言，论文的研究者使用了单个类 GPT...