启用学术标签筛选机制可精准定位文献：一、通过「学习」→「学术搜索」使用系统自动生成的语义标签；二、在检索式中嵌入字段限定符（如intitle:、year:、documenttype:）创建自定义标签；三、用ai对话指令（如“按技术标签归类”）触发动态推荐；四、在结果页点击“筛选”图标进行多维叠加过滤；五、上传pdf由ai自动提取内容级标签。
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如果您在使用夸克AI搜索学术文献时发现结果混杂、难以聚焦特定类型或质量等级的论文，则可能是由于未启用或未正确配置学术标签筛选机制。以下是实现精准文献定位的具体操作路径：
一、通过学术搜索入口激活结构化标签系统
该方式直接调用夸克内置知网、维普等数据库接口，系统在返回结果页自动为每条文献打上“核心期刊”“CSSCI收录”“SCI-E索引”“高被引论文”“综述类”“实证研究”等语义标签，便于用户按需过滤。
1、打开夸克App或PC端浏览器，点击首页底部导航栏中的「学习」标签。
2、在学习页面中找到并点击「学术搜索」功能入口。
3、输入研究主题后，在结果页顶部横向滑动查看系统自动生成的标签栏，如“近五年”“中文核心”“开放获取”“方法论创新”等。
4、点击任一标签，页面即时刷新，仅保留匹配该标签属性的文献记录。
二、在检索式中嵌入字段限定符生成自定义标签
通过在搜索框中手动添加标准化字段语法，可强制AI识别并标记符合特定元数据特征的文献，形成人工可控的标签逻辑，适用于对学科规范、格式要求与时间窗口有明确限定的场景。
1、在夸克主搜索框中输入组合式检索式，例如：“intitle:Transformer AND subject:自然语言处理 AND year:2021..2025”。
2、添加文献类型标识，如“documenttype:review”表示综述，“documenttype:experiment”表示实验研究，“source:《中国科学：信息科学》”指定期刊来源。
3、若需排除学位论文，追加“-type:thesis”；若仅保留DOI可验证文献，加入“hasdoi:true”。
4、回车后，结果页每条记录右侧将显示由您定义的字段所生成的彩色标签，如综述、2023年、《自动化学报》。
三、利用AI对话指令触发动态标签推荐
该方法不依赖固定关键词，而是通过自然语言提问让夸克AI解析研究意图，并基于语义聚类主动推荐适配的文献分类标签，再据此反向筛选结果，适合开题阶段探索性检索。
1、在夸克首页AI对话框中输入问题，开头必须包含指令性短语，例如：“请依据近五年《Nature Communications》《软件学报》文献，归纳大模型推理加速技术的主流路径，并为每类方法打上技术标签。”
2、问题中需明确标注期望的标签维度，例如：“按‘硬件适配’‘算法压缩’‘编译优化’三类技术标签归类”或“按‘医疗影像’‘金融风控’‘教育测评’三大应用场景标签划分”。
3、提交后，AI响应内容首段将列出系统推导出的标签体系，随后每项结论均附带对应标签标识，如算法压缩、医疗影像。
4、点击任一标签，系统自动跳转至该标签下全部匹配文献的聚合列表页。
四、在结果页手动启用多维标签叠加筛选
该功能支持对已加载的学术结果进行实时交叉过滤，通过勾选多个标签组合（如“高被引+近三年+开放获取”），显著压缩结果集规模，提升目标文献命中率。
1、完成学术搜索后，在结果页面右上角点击“筛选”图标（漏斗形状）。
2、在弹出面板中依次展开“发表年份”“文献类型”“来源数据库”“引用等级”“获取方式”等分类。
3、在各分类下勾选所需子项，例如在“引用等级”中选择被引量≥100次，在“获取方式”中勾选全文可读。
4、确认筛选条件后，页面立即刷新，仅显示同时满足所有勾选项的文献条目。
五、上传本地PDF触发AI自动标注内容标签
当已有PDF格式论文但缺乏结构化元数据时，可通过文件上传方式激活夸克AI的内容级解析能力，系统将自动识别其研究问题、方法类型、理论框架、应用领域等深层语义特征，并生成可交互的内容标签。
1、进入夸克AI写作助手页面，点击「AI文件总结」功能模块。
2、将PDF论文拖入上传区，或点击“选择文件”从本地选取。
3、文件解析完成后，点击右上角“标签分析”按钮，系统开始提取内容特征。
4、生成标签列表，如纵向案例研究、BERT微调、碳排放测算，每个标签均可点击以查看原文支撑句段。
