随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展，AI在提高人们的生产力上展现出了强大的能力。近日，Web of Science研究助手在我校开通试用，这份指南将帮助广大师生快速掌握使用方法。

Web of Science研究助手简介

Web of Science研究助手（Research Assistant）是由科睿唯安（Clarivate）推出的文献检索和分析AI工具。该研究助手基于生成式人工智能技术和Web of Science核心合集（Core Collection）文献数据库，以自然语言对话的形式进行交互，进而提供丰富的文献检索和分析功能，帮助研究人员更快地找到关键论文，减少繁杂工作上的时间投入，更高效地开展科研工作。

Web of Science研究助手主要功能

Web of Science研究助手以问答的形式提供各种学术上的帮助，并在结果中给出对应的引文信息。用户可以通过自然语言的形式向研究助手提问，包括但不限于以下方面：

1）探索研究领域

2）文献综述

3）文献总结和分析

4）寻找合适的投稿期刊

5）检索关键文献

6）寻找相关领域的重要专家

7）数据结果可视化

Web of Science研究助手试用信息

试用时间：2026年3月6日—2026年4月6日

试用网址：https://www.webofscience.com/wos/research-assistant/

试用反馈：nfwu@tongji.edu.cn

欢迎广大师生积极试用反馈！

Web of Science研究助手使用指南

Web of Science研究助手用户界面的功能如图所示。输入对应的问题后即可与研究助手开始对话。

下面以人工智能领域的研究为背景，对Web of Science研究助手主要功能的使用进行介绍。

1.快速了解某一概念

当需要快速了解研究中遇到的某一具体概念时，可以直接在输入框内输入问题，或者选择“Explore a topic”任务后提问。

例如，当需要了解“自然语言处理”（Natural Language Processing，NLP）这一概念时，可以输入：“Tell me some information about Natural Language Processing (NLP).”等类似的问题：

研究助手的回答主要分为三部分：

1）概述（Overview）：概述部分对研究主题进行简要介绍，并对后续内容的结构进行概括。

2）中间部分：中间部分从三个方面对问题进行回答，包括应用、研究现状、面临的挑战等，并引用对应的参考文献。

3）结论（Conclusion）：结论部分对前面的回答进行总结。

对于本问题，研究助手介绍自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，专注于计算机和人类语言之间的交互，推动了各个领域的进步。然后从NLP在不同领域的应用、NLP技术的进展、NLP面临的挑战和局限性三个方面进行了总结，并在下方列出了25篇参考文献。点击“View 25 referenced documents”可以查看回答中引用的参考文献：

其中，第一篇参考文献《A Systematic Literature Review on Natural Language Processing (NLP)》是自然语言处理领域的一篇综述文献，点击该文献的标题可以查看文献的简要信息：

此页面展示了该文献题目、作者、期刊、DOI、摘要、引用量等信息，用户可以根据DOI查找文献的原文。点击“View full record”可以跳转到详细信息页面，或点击“Save”保存到标记列表或EndNote软件。

另外，点击“How are these results generated?”可以查看回答的生成过程，如下图所示。可以看到，基于该问题，研究助手生成了检索表达式“(natural language processing OR nlp OR computational linguistics OR language technology OR text processing OR machine language understanding OR automated language analysis OR natural language understanding OR natural language generation OR linguistic computing OR human language technology)”，用于在Web of Science Core Collection数据库中进行检索，共找到260117条结果。该检索表达式也可用于后续进一步的文献检索。

点击参考文献最下方的“View all results in Web of Science Core Collection”可以在Web of Science数据库中查看检索结果。

针对参考文献，研究助手提供了共同引用关系图（Co-citation Map）和按分类引用关系图表（Citing items by classification chart）的功能。点击参考文献旁边的“Co-citation Map”可以查看该论文与其施引文献共同引用的文献，如下图所示，研究助手列出了相关度最高的10篇共同引用文献，并给出了关系图。点击“View data table”可以将关系图转换为数据表格的形式。

点击参考文献旁边的“Citing items by classification chart”可以查看该论文被其施引文献所引用的分布情况，如下图所示。可以看到，该文献在其施引文献中主要出现在背景部分，其次是基础部分。

2.文献总结

研究助手可以通过文章的标题或DOI进行检索，对给定的文献进行总结。例如对文章《A Systematic Literature Review on Natural Language Processing (NLP)》这篇文章，可输入问题“Summarize DOI 10.1109/ICACNIS57039.2022.10055568”：

研究助手对该文献进行了总结，提到该研究全面概述了自然语言处理的进展，强调了文献计量分析在统计发文趋势和有影响力学者方面的重要性，重点关注NLP研究的进展、前沿的期刊和作者，以及该领域目前的主要研究方向。

3.检索关键文献

研究助手可以用于寻找某一领域的关键文献。例如，在了解自然语言处理这一概念后，若想继续了解自然语言处理研究中的关键文献，可以点击下方追加提问示例中的“I want to know about seminal papers on Natural Language Processing”进行追加提问，研究助手会给出至多8篇关键文献：

4.文献随时间的变化图

点击下方追加提问示例中的“Documents over time graph for Natural Language Processing”可以查看相关领域文献数量随时间变化的统计图表，如下图所示。可以看到，自然语言处理相关的文献数量在2014年左右开始了迅速的增长，逐渐成为热点研究主题之一。

5.主题关系图

点击下方追加提问示例中的“Topic Map”可以查看相关研究主题的关系图，如下图所示。可以看到，自然语言处理相关的研究主题包括用户建模、作者画像、词嵌入、语义相似性、语义特征等。将光标放在对应的节点上可以查看对应主题的文献数量，点击“View data table”可以将关系图转换为数据表格的形式。

6.文献综述

当需要进行文献综述相关的工作时，可以点击主页上的“Create a Literature review”任务，然后开始向研究助手提问。新版研究助手对Literature review功能进行了较大升级，可以与用户进行交互，对问题和检索策略进行精炼，并且可以直接生成一段文献综述作为参考。例如，若需要对深度学习在自然语言处理中的应用进行综述，可以输入“Create a detailed literature review about the application of deep learning in natural language processing”等类似的问题，如下图所示：

研究助手指出为进行详细的文献综述，需要进一步提炼主题，并给出了一些方向，包括自然语言处理中使用的重要深度学习模型、深度学习在自然语言处理中的应用、深度学习应用于自然语言处理的挑战和局限性、自然语言处理的最新进展和未来趋势。最后研究助手询问上述内容是否涵盖了全部所需内容，或者是否需要添加或删除部分主题。

若无问题，可输入“Yes”等内容进行后续步骤，如下图所示。研究助手给出了检索策略，并询问是否需要修改。

若无需修改，可输入“No”等内容。随后研究助手询问是否需要将检索结果限制在最近10年内，从而确保研究的时效性。

可输入“Yes”等内容让研究助手将结果限制在最近10年内。然后研究助手给出了综述的格式，包括绪论、主要发现、研究的不足、结论、潜在的假设、参考文献等部分，并询问是否满足要求。

输入“Yes”进入下一步。研究助手检索到了4475篇文献，默认使用25篇文献进行综述，并询问是否使用25作为综述文献的数量，或是使用更多的文献（不超过50篇）。

此处使用默认的25篇，因此输入“Yes”进入下一步。研究助手成功生成了关于自然语言处理的综述，使用了25篇文献，包括绪论、主要发现、研究的不足、结论、潜在的假设、参考文献共6个部分，与前面的要求一致。

Web of Science研究助手还可以帮助寻找核心作者、匹配投稿期刊等，需要广大师生在科研实践中发现，后续图书馆还会安排相关培训详细介绍，敬请关注图书馆微信公众号的信息。

工科学科服务部