基于大语言模型与知识图谱的智能论文生成工具开发构想
一、研究背景与意义
1.1 学术写作现状分析
1.2 技术突破方向
二、系统架构设计
2.1 整体架构
2.2 核心模块交互
三、关键技术实现
3.1 基于LLM的内容生成
class PaperGenerator:def __init__(self, model_name="gpt-4"):self.model = load_llm(model_name)self.knowledge_graph = load_kg("academic")def generate_outline(self, topic):# 结合知识图谱生成提纲concepts = self.knowledge_graph.get_related_concepts(topic)prompt = f"基于以下概念生成论文提纲：{concepts}"return self.model.generate(prompt)def expand_section(self, section_title):# 基于文献知识扩展内容papers = self.knowledge_graph.get_related_papers(section_title)context = "\n".join([p.abstract for p in papers])return self.model.generate(f"扩展章节：{section_title}", context=context)
3.2 学术知识图谱构建
3.3 格式规范引擎
{"format_rules": {"APA": {"citation": {"pattern": "(作者, 年份)","example": "(Smith et al., 2020)"},"reference": {"order": ["author", "year", "title", "journal"],"separator": ". "}},"IEEE": {"equation": {"numbering": "section-based","format": "(1)"}}}
}
四、创新特色
4.1 多模态写作支持
4.2 智能协作机制
class CollaborationEngine:def __init__(self):self.operations = []def apply_operation(self, op):# 使用OT算法处理并发编辑transformed = self._transform(op)self.operations.append(transformed)return transformeddef _transform(self, op):# 操作转换逻辑for existing_op in self.operations:op = self._resolve_conflict(op, existing_op)return op
五、应用前景
5.1 预期效果
| 指标 | 传统写作 | 本系统 |
|---|---|---|
| 写作效率 | 1周/章 | 2小时/章 |
| 格式错误率 | 15% | <1% |
| 文献管理时间 | 3小时/篇 | 10分钟/篇 |
| 查重通过率 | 85% | 98% |
5.2 推广计划
项目预期成果：
- 核心论文生成引擎（开源版本）
- 学术写作SaaS平台（商业版本）
- 领域专用模型（生物/医学/工程等）