CiteTrue 对比 Google Scholar
大多数人手动核对一条可疑引用,用的就是 Google Scholar —— 查一条,这方法完全够用。等你手上有四十条的时候,它就不再是方法了。
为什么我们的结论站得住
多数引用核查工具把判断整个交给大模型,再把模型说的话展示给你。可模型会产生幻觉 —— 这恰恰是这个品类存在的原因。所以我们把模型放在最后一步,而不是第一步。
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1. 先解析,不猜
每条引用先由针对引用格式写的解析器拆成作者、标题、年份、期刊、DOI,而不是问模型「你觉得标题是哪段」。
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2. 到权威库里查
拿解析出来的字段去 Crossref、OpenAlex 检索;没有 DOI 的再查开放网络。拿回来的是带真实标识符的真实记录。
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3. 用确定性算法打分
候选记录用 Sørensen-Dice 对标题分词打相似度。标题分数过 0.7,并且作者也对得上,才算匹配成功;年份对不上会作为提示单独标出,不会被悄悄放过。同一条引用,每次算出来的分数都一样。
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4. 到这一步才请模型出场
只有当确定性匹配没能找出可信结果时,才调用大模型 —— 让它读候选记录和原文,判断有没有对得上的。它是兜底,不是裁判。这个顺序决定了幻觉没有入口:轮到模型时,证据已经摆在桌面上了。
落到实处就是:这里标为可信的引用,是在标题和作者两个维度上匹配到了一条真实记录,而且你可以点开那条记录 —— 而不是模型觉得这条引用「看起来像真的」。
跑完一份参考文献要多久
核查一条引用意味着在多个来源里查好几次。一条一条排队跑,正是长参考文献让人等到不耐烦的原因。我们让它们并行跑,并且边跑边把结果推回来。
- 并行核查条数
- 应用内 20 条同时跑,API 放宽到 100 条
- 一份 50 条的参考文献
- 拆成三批并行查,而不是排成五十个队列
- 出结果的方式
- 逐条流式返回 —— 前面的结论已经能看,后面的还在跑
- 批量场景
- 一摞学生论文走 API,并发是应用内的五倍
各自擅长什么
| 对比项 | CiteTrue | Google Scholar |
|---|---|---|
| 本职工作 | 核查你手上已有的一份参考文献 | 找你还没有的文献 |
| 核查 40 条引用 | 粘贴一次、几分钟、给出一份可保存的报告 | 搜 40 次,做 40 次判断 |
| 这篇文献是否支持那句论断 | 深度验证会读原文并回答这个问题 | 你自己读、自己判断 |
| 识别伪造引用 | 逐条给结论,并附证据 | 搜不到而已 —— 怎么解读要你自己想 |
| 费用 | 每天 30 条免费,之后 $5.99/月起 | 免费 |
| 便捷度 | 整份文献一次过,另有扩展、客户端和 API | 一次一条,在浏览器标签里 |
那到底该用哪个?
找一篇文献,Google Scholar 更合适;一次核查四十条,CiteTrue 更合适。多数人两个都用 —— 写作时用 Scholar,提交前用 CiteTrue。