学术论文AI系统/AI论文写作

AI 论文写作系统方案设计

一、系统架构设计

（一）整体架构采用 “前端 - 后端 - AI 引擎 - 数据库” 四层架构，确保系统稳定性、扩展性与高效性：

前端层：基于 Vue.js/React 开发，支持 PC 端与移动端自适应，提供流畅的交互体验。

后端层：采用 Spring Boot 微服务架构，拆分写作服务、审稿服务、用户服务、模版服务等模块，实现高内聚低耦合。

AI 引擎层：集成自然语言处理（NLP）、学术文献分析、格式校验等 AI 模型，核心能力包括论文段落生成、逻辑纠错、相似度检测等。

数据库层：采用 MySQL 存储用户数据、论文基础信息，MongoDB 存储非结构化论文内容与模版文件，确保数据安全与查询效率。

（二）技术栈选型

AI 引擎：

百度文心一言（学术版）+ 自研相似度检测模型

学术语言生成精准、查重准确率达 98%+

数据库：

MySQL 8.0 + MongoDB 5.0

结构化与非结构化数据高效存储

二、核心功能模块设计

（一）论文写作模块

智能写作辅助：

输入论文主题、大纲后，AI 自动生成引言、文献综述、实验分析等段落，支持实时修改与二次生成。

集成学术文献库（知网、万方接口），可一键引用文献并自动生成参考文献格式（GB/T 7714、APA、MLA 等）。

学校模版格式调整：

模版库建设：内置全国 500 + 高校的本科 / 硕士 / 博士论文模版（如清华大学、北京大学等），涵盖字体、行距、页边距、目录样式、页眉页脚等规范。

智能调整功能：用户选择对应学校与学历层次后，系统自动适配格式；支持手动微调（如修改目录层级、参考文献序号样式），实时预览调整效果，调整后可一键导出 Word/PDF 格式。

模版更新机制：每月更新 10 + 所高校的最新格式规范，用户也可提交本校模版，经审核后加入模版库并给予提交者积分奖励。

（二）审稿功能模块

1. 多维度审稿检测

审稿维度、检测内容、处理方式、学术规范

参考文献格式错误、引用标注遗漏、目录与内容不匹配

自动标记错误位置，提供修改建议（如 “参考文献序号应为方括号 [1]，当前为圆括号 (1)”）

内容质量：

 逻辑断层、观点矛盾、段落冗余

AI 分析句子间逻辑关系，高亮问题段落，生成优化方向（如 “建议补充实验数据支撑此结论”）

语言表达：

语法错误、用词不当、学术术语误用

实时纠错并提供替代表述，支持中英文双语审稿

相似度检测：

与学术数据库、互联网资源的重复率

生成详细查重报告，标注重复段落及来源，支持相似度阈值自定义（如本科论文≤20%、硕士论文≤15%）

2. 审稿流程

用户上传论文（支持 Word/PDF 格式）或选择系统内未完成论文，发起审稿请求。

AI 引擎进行初审，10 分钟内生成基础审稿报告（含各维度得分与问题标记）。

如需深度审稿，可申请人工审稿（由高校教师、科研人员组成审稿团队），24 小时内出具详细修改方案。

用户根据审稿报告修改论文，支持二次审稿（首次二次审稿免费，后续按次收费）。

（三）用户管理模块

用户角色划分：分为普通用户、会员用户、学校合作用户（如高校图书馆采购，学生可免费使用基础功能），不同角色对应不同功能权限与价格优惠。

三、系统界面设计

（一）首页界面

（二）论文写作界面

（三）审稿报告界面

四、技术实现要点

AI 写作模型优化：基于学术语料库（如 arXiv、CNKI 文献）微调 NLP 模型，确保生成内容符合学术逻辑，避免口语化表达。

格式调整技术：通过 POI（Java）/python-docx（Python）解析 Word 模板，提取格式规则（如样式表、段落间距），用户选择模板后自动应用规则至论文内容。

相似度检测算法：融合 TF-IDF 与余弦相似度算法，对接知网、Turnitin 等数据库 API，排除引用文献与通用术语，提高查重准确性。

用户数据安全：采用 HTTPS 加密传输，用户论文内容加密存储，设置访问权限（仅上传者与审稿人员可查看），定期备份数据，符合《个人信息保护法》要求。