现在已经有了一款类似的商业化产品，就是分析论文的引用到底是表扬式的还是批评式的，正好和论坛上的回复也比较像。

美国化学学会和scite合作开发智能引文
https://scite.ai/

美国化学学会宣布将与scite参考文献引文智能分析工具开展合作，为其全球多样化的读者群增强引文体验。

scite首创的智能引文与传统引文不同，它的出现改变了过去无法对参考文献正负引用进行判断。scite通过人工智能技术，对文献出现的上下文语境来判断文章对索引文献是支持、争议还是背景引用，对于这种判断的累计效应来评估参考文献质量。对于那些判断为争议文献较多的文章，判定为负引用，这对文献是一个非常好的评估手段。scite智能引文有助于研究人员快速、轻松地了解一篇文章如何被引用以及为什么被引用，并参与后续研究，其提供了比简单的引用计数和无上下文的引用文章列表更细致、更丰富的信息来源。

目前，scite已与二十多家主要出版商合作，分析3100多万篇全文文章，并提取了超11亿条引文。此次合作智能引文将被添加到美国化学学会文章中。

样例：
https://scite.ai/reports/association-between-amygdala-hyperactivity-to-gVamGz?contradicting=true&independent=false&mentioning=true&page=1&selfCite=true&supporting=true&unclassified=true

【 在 seaseasea9 的大作中提到: 】
: 因为看好你这个思路啊
: 研究者最好了，也别那么商业化，不过研究者也要吃饭，对吧，必要的商业化还是应该去做的，我很看好这个方向，要开拓思路，不要仅仅分析版上的ID，要全网络去分析。
: 而你，我发现这个方面很有想法，支持你，有情况随时沟通，抓紧，加油！
--
FROM 124.17.26.*