citation-workflow

# 引用管理与防止虚假引用 本参考文档提供了程序化管理引用的完整工作流，旨在防止 AI 生成虚假引用并保持参考文献列表的准确性。 --- ## 内容 - [为什么引用验证很重要](#why-citation-verification-matters) - [引用 API 概览](#citation-apis-overview) - [已验证的引用工作流](#verified-citation-workflow) - [Python 实现](#python-implementation) - [BibTeX 管理](#bibtex-management) - [常见引用格式](#common-citation-formats) - [故障排除](#troubleshooting) --- ## 为什么引用验证很重要 ### 虚假引用问题 研究记录了 AI 生成引用中的重大问题： - AI 生成的引用错误率约为 **40%** (Enago Academy 研究) - NeurIPS 2025 发现有 **100 多条虚假引用** 漏过审查 - 常见错误包括： - 虚构的论文标题但使用真实作者姓名 - 错误的发表场所或年份 - 带有看似合理元数据但实际不存在的论文 - 不正确的 DOI 或 arXiv ID ### 后果 - 在某些会议被直接拒稿 - 失去审稿人的信任 - 若已发表可能面临撤稿 - 浪费时间查找不存在的来源 ### 解决方案 **严禁凭记忆生成引用——务必通过程序进行验证。** --- ## 引用 API 概览 ### 主要 API | API | 覆盖范围 | 速率限制 | 最佳用途 | |-----|----------|-------------|----------| | **Semantic Scholar** | 2.14 亿篇论文 | 1 RPS (免费密钥) | ML/AI 论文，引用图谱 | | **CrossRef** | 1.4 亿+ DOI | 礼貌池 (需 mailto) | DOI 查询，BibTeX 获取 | | **arXiv** | 预印本 | 3 秒延迟 | ML 预印本，PDF 访问 | | **OpenAlex** | 2.4 亿+ 作品 | 10 万/天，10 RPS | MAG 的开放替代品 | ### API 选择指南 需要 ML 论文搜索？ → Semantic Scholar 有 DOI，需要 BibTeX？ → CrossRef 内容协商 寻找预印本？ → arXiv API 需要开放数据、批量访问？ → OpenAlex ### 无官方 Google Scholar API Google Scholar 没有官方 API。抓取违反其服务条款。仅在 Semantic Scholar 覆盖范围不足时使用 SerpApi ($75-275/月)。 --- ## 已验证的引用工作流 ### 5 步流程 1. 搜索 → 使用特定关键词查询 Semantic Scholar ↓ 2. 验证 → 在 2 个以上来源确认论文存在 ↓ 3. 获取 → 通过 DOI 内容协商获取 BibTeX ↓ 4. 校验 → 确认来源中确实包含该声明 ↓ 5. 添加