plumber 我是学社会学专业的，平常用知网搜中文论文时，总感觉基于关键词匹配找不到重要论文。所以做了个简易的语义搜索工具。运行逻辑是： （1）先划定一些学界公认的高质量期刊（2）爬取期刊上所有的文献信息，包含题目、关键词和摘要（3）将信息传递给openAI 的 embeddings模型，将返回结果保存到本地的向量数据库（4）检索时，用户只需提供一段想法文本，这段文本也会转化为向量，然后与数据库中的文献作距离匹配。 这是上传到shinyapp的在线版本：https://plumber.shinyapps.io/ezsearch/ github仓库：https://github.com/plumberDong/Ezsearch
Cloud2016 plumber github仓库：https://github.com/plumberDong/Ezsearch 这只有 Shiny 应用的相关代码，而获取数据、清洗数据、调用 OpenAI ，训练数据这些步骤的代码没有，对吧？有没有兴趣写一篇文章，把整个流程讲讲的？
Cloud2016 plumber 我有个不成熟的想法，要不要考虑其他相关学科的文献数据。社会学和历史学、新闻学、政治学、经济学看起来很相关的。比如「费孝通」是社会学的奠基人，又是历史上的重要人物。「人口问题」是社会问题、政治问题、经济问题等，甚至是历史问题，历史上是怎么对待人口问题的。感兴趣话题还可以从历史学、政治、经济学的角度去看，甚至新闻学的角度，比如某事件昨天（最近）又发生了，进而加入新闻上的动向。
tctcab 说起这个，几年前我们实验室有个哥们就是用pubmed的标题+abstract做了类似文献推荐的工作，覆盖180000篇 pubmed上各类学科文章，测试效果还挺靠谱，可以参考一下 http://dx.doi.org/10.1093/database/baz085
