浅析论文关键词的AI提取

最近看论文，我发现个怪现象：作者给的关键词越来越稳，也越来越像。

“催化裂化”“数值模拟”“工艺优化”……词没错，但一篇近万字的论文，涉及原料、工艺、设备、环保、安全、经济这么多层面，难道就只能用这老三样概括？

我琢磨着，要是让 AI 把全文读一遍，能不能揪出作者没明说、但贯穿全篇的关键词？试了试发现还真能。比如作者写了“催化剂”，AI 能补上“催化剂寿命预测模型”；写了“加氢脱硫”，它能标出“碳排放强度”和“硫化氢泄漏风险”。

不过这事不能全甩给机器。我盘了个法子：先让 AI 从全文抽词，再结合石化领域的知识图谱把关，最后交给编辑审核。生成的词还得能追溯到原文哪一段，绝不能瞎编。

接下来打算先拿 100 篇旧论文做试点。说白了，关键词不是替作者改词，而是给整篇论文多开几扇窗——让后来人真能找得着。