理解验证结果

一篇导览:快速验证 vs 深度验证、每种 Assessment 判定(Authentic、Authentic with Notice、Unsure、Inauthentic 含/不含替代来源、Invalid、Error、Exceeded)、置信度分数,以及结果列表顶部的汇总统计栏。

快速验证

默认的首轮验证——每条引用走一遍元数据 + 基础数据库核对。快、便宜,但只适合元数据能精确对得上公开记录的引用。

工作方式

  • 把每条引用解析成 title / authors / year / DOI / URL 等等。
  • 查询基础学术数据库,按精确元数据匹配。
  • 每条引用扣 1 积分。结果不确定时,点深度验证升级到更强的搜索。

深度验证

重量级的二次验证:扩大学术数据库覆盖面 + 调用最强的 AI 模型。适合快速验证结果不够把握,或引用太关键、不能只交给快速验证时使用。

工作方式

  • 检索范围更广,包括大多数工具会漏掉的冷门来源。
  • 使用最强前沿 AI 模型做匹配和消歧——召回率更高,推理更强,远超快速验证。
  • AI 智能体会推导出多组不同的关键字组合来检索学术数据源,而不是仅仅根据给定的文本本身。
  • 按单条引用触发,额外扣 x5 积分;推荐在快速验证之后使用深度验证。

置信度分数

得到判定结果(Authentic 或 Unsure)的引用会附一个 confidence 分数,反映匹配的论文跟引用对得有多紧。

100%
Authentic

确认匹配——引用已找到并验证通过。

50–80%
Unsure

找到候选但无法完全确认——建议手动复核。

0%
Inauthentic

没匹配到任何论文——可能是捏造或拼写错误。

汇总统计

结果列表顶部的 stats bar 显示引用总数,加上需要关注的状态彩色圆点。Authentic 不会画圆点——卡片图标本身已经清楚表达。

total: 4
1
1
1
Unsure — 找到但有差异
Inauthentic — 没匹配到任何论文
Error / Invalid — 验证器出错或拒绝跑

Authentic(已找到)

该引用在学术数据库中找到,且匹配度很高。

[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar (2017). Attention is all you need.

2017

A Vaswani, N Shazeer, N Parmar

引用次数:120000
真实性: 100%
标题作者年份
-1 积分

这意味着:

  • 来源存在于学术数据库中
  • 作者姓名、标题和年份与记录匹配
  • 你可以点击查看原始来源

Authentic with Notice(已找到但有一些出入)

找到论文,但有字段(年份/作者/URL)对不上——引用可能略有偏差。

[2] Piketty, T. (2016). Capital in the twenty-first century. Harvard University Press.

Capital in the twenty-first century

2014

T Piketty

引用次数:26000
真实性: 100%
标题作者年份
  • 年份不匹配,请仔细核对
-1 积分

Unsure(需要复核)

找到了该引用,但部分细节不完全匹配。建议手动验证。

[3] Smith, J. (2019). The role of attention in transformer networks. Journal of ML Research.

Attention mechanisms in transformer architectures: a review

2019

J Smith, L Wong

不确定真实性: 60%
标题作者年份

找到一篇标题非常接近的论文,但作者列表多了一位 (L Wong),可能是同名混淆或同主题不同综述。建议手动核对原文确认。

AI 智能体不能保证 100% 正确。如果你觉得结果有问题,可以再试一次。

-5 积分

常见原因:

  • 作者姓名格式有细微差异
  • 年份或卷号不匹配
  • 标题与原文有轻微差异

Inauthentic(快速验证 - 未找到)

搜遍学术数据库也没匹配到论文。常见于捏造、AI 幻觉或拼写错误的引用。下结论前可以点深度验证,做更彻底的复查。

[4] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press

该引用需要进一步的验证
-1 积分

可能的原因:

  • 引用可能是伪造的或 AI 生成的
  • 作者姓名或标题有拼写错误
  • 来源未被学术数据库收录
  • 非常新的出版物尚未被索引

Inauthentic(深度验证 - 未找到)

连深度验证都匹配不到。这条引用极可能是捏造、AI 幻觉或本质性错误。此时可以触发推荐替代来源——候选条目藏在 CTA 后,只有你点击展开才会扣积分。

[5] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press

未找到所有可查数据源中均无对应记录

在多个学术数据库内反复检索 (按标题关键字 + 作者姓 + 出版社多组合),均未匹配到任何论文。引用文本的作者名跟论文标题都极不规范,推测可能是 AI 幻觉或手误生成的虚构引用。

AI 智能体不能保证 100% 正确。如果你觉得结果有问题,可以再试一次。

-5 积分

Inauthentic(深度验证 - 未找到并显示推荐替代来源)

当一条引用在真实世界里找不到时,CiteTrue 会根据你表达的意图去搜可能对得上的论文——不让结果停在"找不到"。

[5] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press

替代方案:
1.
Benchmarking Citation Verification Tools
J Chen, M Kaplan2024
2.
A Survey of AI-Assisted Academic Writing Tools
R Patel, S Nguyen2023
未找到所有可查数据源中均无对应记录

原引用没匹配到论文(疑似虚构)。根据引用上下文 (Plzvktic Manifolds / Bzfrxk Lattices 等关键字)推测,你可能想引用的是下面几篇相关论文。

AI 智能体不能保证 100% 正确。如果你觉得结果有问题,可以再试一次。

-5 积分

Invalid(无效引用)

这段文字不是引用,验证器不会去搜索。请改用 Find。

See chapter 3 for more details on the methodology.

该引用需要进一步的验证
-1 积分

Error(验证失败)

验证器或数据源临时故障——重试通常即可解决。

[6] Garcia, M. (2021). Neural network optimization techniques. ACM Computing Surveys.

服务器繁忙,请稍后再试

错误
标题作者年份
-1 积分

Exceeded(积分耗尽)

余额在这条 ref 跑之前就用完了——充值后即可继续。

[7] Brown, K., Davis, R. (2022). Large-scale language model evaluation. NeurIPS.

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标题作者年份
-1 积分