qinyan-paper-analysis

沁言学术 - 论文分析

概述

本技能通过沁言学术OpenAPI的论文分析接口，对单篇学术论文进行深度分析解读。系统会获取论文内容（通过PDF、网页或摘要），生成结构化的研究分析报告，包括研究目标、方法论、主要发现和研究限制。

学术诚信声明： 分析结果基于论文实际内容生成，不会捏造或猜测论文中未包含的信息。如无法获取完整论文内容，将基于可获取的信息（如摘要）进行有限分析，并明确告知用户分析的局限性。

前置条件

使用前请确保：

1. 已设置 QINYAN_API_KEY 环境变量（前往 https://platform.qinyanai.com/ 申请）
2. 环境中可用 curl 和 python3

export QINYAN_API_KEY="your-api-key-here"

API接口

接口地址： https://api.qinyanai.com/v1/paper-search/analyze

请求参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |

|------|------|------|------|

| title | string | 是 | 论文标题（1-1024字符） |

| authors | string[] | 是 | 作者列表 |

| abstract | string | 否 | 论文摘要（最长10000字符） |

| doi | string | 否 | DOI标识符 |

| source_url | string | 否 | 论文页面URL |

| pdf_url | string | 否 | PDF直链（优先级最高） |

| language | string | 否(默认"中文") | 输出语言："中文" 或 "en" |

注意： abstract、source_url、pdf_url 至少需提供其一，以便系统获取论文内容。pdf_url 优先级最高，能获得最完整的分析结果。

使用方法

通过 scripts/analyze.sh 脚本调用：

bash scripts/analyze.sh '<json_payload>'

示例

基本分析（通过DOI）：

bash scripts/analyze.sh '{"title": "Attention Is All You Need", "authors": ["Ashish Vaswani", "Noam Shazeer", "Niki Parmar"], "doi": "10.48550/arXiv.1706.03762", "language": "中文"}'

通过PDF链接分析：

bash scripts/analyze.sh '{"title": "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers", "authors": ["Jacob Devlin"], "pdf_url": "https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf", "language": "中文"}'

通过摘要分析：

bash scripts/analyze.sh '{"title": "论文标题", "authors": ["作者1", "作者2"], "abstract": "本文提出了...", "language": "中文"}'

英文输出：

bash scripts/analyze.sh '{"title": "Paper Title", "authors": ["Author1"], "doi": "10.xxxx/xxxxx", "language": "en"}'

返回结果

API返回结构化分析结果：

{
  "success": true,
  "message": "Paper analysis completed successfully",
  "paper_title": "论文标题",
  "analysis": {
    "研究目标": "提出一种新的...",
    "方法论": "设计了...",
    "主要发现": "实验结果表明...",
    "研究限制": "本研究主要在...方面存在局限"
  }
}

输出格式

向用户呈现分析结果时，按以下结构组织：

1. 论文基本信息

• 标题、作者、DOI等

1. 研究目标

• 论文要解决的核心问题

1. 方法论

• 使用的研究方法、技术路线、实验设计

1. 主要发现

• 核心研究成果和结论

1. 研究限制

• 研究的局限性和不足之处

工作流建议

1. 如用户只提供论文标题，先尝试通过文献检索获取DOI、摘要等完整信息
2. 优先使用 pdf_url（分析最完整），其次 source_url，最后 abstract
3. 分析完成后，可建议用户是否需要进一步的文献检索或相关论文推荐