国际中文期刊网：AI驱动的PDF智能解析与知识管理系统
项目概述
国际中文期刊网是一个面向全球中文研究者的学术资源平台，旨在通过AI技术实现期刊论文PDF的高效解析与结构化存储。项目核心功能为自动提取PDF中的关键信息（如标题、摘要、关键词、参考文献等），智能分割复杂版面（多栏文本、图表混合内容），并将解析结果以结构化数据形式存储，最终通过前端可视化页面为研究者提供便捷的检索与阅读体验。

AI技术核心功能
PDF智能解析引擎
基于阿里云DashScope大模型构建，通过自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）融合技术，实现对PDF文件的深度解析。
关键信息提取：模型可精准识别论文标题、作者、机构、摘要、关键词等元数据，并提取正文中的章节结构、公式、图表标题等内容。
复杂版面分割：针对多栏排版、图文混排的学术PDF，模型通过版面分析算法（如基于布局的文本块检测）将内容分割为逻辑段落，确保信息完整性。
多语言支持：支持中英文混合内容的解析，适应国际期刊的多样化需求。
结构化数据存储与检索
解析后的数据以JSON格式存储至数据库，包含字段如title、authors、abstract、sections（章节内容）、figures（图表信息）等。
结合Elasticsearch构建全文检索引擎，支持按关键词、作者、期刊名等维度快速定位论文。
前端可视化展示
前端采用Vue3框架开发。
个人负责角色与技术贡献
AI模型选型与调优
主导DashScope大模型的接入与定制化开发，通过Prompt Engineering优化模型对学术文本的解析准确率（F1值提升15%）。
设计模型微调策略，针对中文期刊的特定格式（如参考文献的GB/T 7714标准）进行专项训练，减少格式错误。
PDF解析流程设计
构建“预处理-解析-后处理”三阶段流程：
预处理：使用PDF.js提取文本与图像，检测页面方向与倾斜角度；
解析：调用DashScope API获取结构化数据，结合规则引擎（如正则表达式）修正模型输出；
后处理：对解析结果进行一致性校验（如参考文献与正文引用匹配），并生成标准化JSON。
性能优化与容错机制
效率提升：AI解析替代人工录入，单篇论文处理时间从30分钟缩短至5秒，准确率达92%。