Assignment 6 学术反刍

学生信息

• 项目名：[学术反刍]
• 姓名：[]
• 学号：[]
• Github地址：https://github.com/FeynmanCoder/assignment6

运行方法

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置API密钥

复制 .env.example 为 .env，填入你的OpenAI API密钥：

OPENAI_API_KEY=你的密钥
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1  # 可选

MINERU_TOKEN=你的MinerU密钥  # 从https://mineru.net/apiManage/token注册即可免费获取

3. 批量处理论文

# 将PDF论文放入 papers/ 文件夹
python main.py

# 查看结果：output/ 文件夹中的分析报告

所有papers/文件夹中的PDF论文都将被处理，生成对应的Markdown分析报告。（已有报告的论文会被跳过）

建议每次生成之前手动清空output/文件夹。

主要结果

最近我导师让我通过阅读文献来学习学术写作，特别是论文的图片安排。因此我写了这个项目来自动化分析论文的写作结构、图片运用。我相信这样能减少很多工作量。

本项目实现了一个论文阅读Agent，用于自动分析学术论文并生成分析报告。为了把PDF论文转换为可处理的文本格式，我使用了MinerU的PDF转Markdown API。这样就能把公式和图片都保留下来，无损转换。

在分析报告中，LLM将针对以下问题给出回答：

{"category": "基本信息",
"questions": [
    "这篇论文发表在什么平台（期刊或会议）？该平台在该领域的权威性如何？",
    "这篇论文的主要创新点是什么？与现有工作相比有哪些突破？",]},
{"category": "论文结构与写作",
"questions": [
    "这篇论文展现了研究工作的哪些方面（如问题定义、方法设计、实验验证、结果分析等）？",
    "作者是如何安排这些方面的先后顺序的？它们之间的逻辑关联是如何排布的？",
    "论文每个章节的主要内容是什么？章节之间如何过渡和衔接？",
    "论文的摘要和结论分别强调了哪些内容？它们如何呼应？",]},
{category": "图表分析",
"questions": [
    "论文包含哪些图片和表格？每个图表分别介绍了论文工作的哪些方面？",
    "这些图表在论文中的位置如何安排？它们如何与文字内容相关联？",
    "哪些图表最能体现论文的核心贡献和创新点？",
    "图表的设计（如配色、布局、标注）有什么特点？它们如何帮助读者理解内容？",]},
{"category": "写作建议",
"questions": [
    "如果我要发表类似的工作，应该如何组织论文结构？",
    "我应该在论文中重点呈现哪些工作内容？哪些内容需要详细描述，哪些可以简略？",
    "我应该把哪些工作通过图片或表格呈现出来？如何设计这些图表？",]}

我在results/文件夹中放了一篇文章和其对应的分析报告，作为参考。

核心功能

1. PDF转Markdown转换

   • 使用MinerU API将PDF论文转换为Markdown格式
   • 保留图片和公式
   • 支持中英文论文

2. 多维度论文分析

   • 基本信息：期刊/会议、创新点
   • 论文结构与写作：章节安排、逻辑关联
   • 图表分析：图表内容、位置、设计
   • 写作建议：结构组织、内容呈现

3. LLM智能问答

   • 使用OpenAI API回答论文相关问题
   • 支持多模态输入（文本+图片）
   • 可自定义问题列表

4. 自动生成报告

   • 将分析结果保存为Markdown格式
   • 包含问题和详细回答
   • 便于查阅和学习

输出文件

处理完成后生成两个文件：

• {论文名}.md - PDF转换的Markdown文件
• {论文名}_analysis.md - 详细的分析报告

技术栈

• Python 3.7+
• OpenAI API (GPT-4)
• MinerU API (PDF转换)
• pymupdf4llm (备用PDF处理)