给 Humata 的结果打分:可复用的评估表
在「研究与学术」类工具里,Humata 的定位是:对大量 PDF 文档提问并定位出处的工具。
用 AI 最容易犯的错是「看着不错就用了」,这篇给出一张可复用的打分表。
评分表(每项 1 到 5 分)
| 维度 | 看什么 | 1 分 | 5 分 |
|---|---|---|---|
| 来源可靠 | 引用是否真实、权威、可追溯 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 忠实原文 | 摘要是否准确反映论文内容 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 批判性 | 是否指出局限与分歧 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 结构合理 | 报告或综述逻辑是否清晰 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
| 合规 | 是否符合学术诚信与披露要求 | 明显不合格 | 无需修改即可使用 |
建议:任一维度低于 3 分就不要直接使用;总分用于比较不同提示词或不同工具的效果。
用一个任务试打分
综述框架
适用情况:手头有已收集的 20 篇文献笔记时。
根据这些笔记设计一份综述框架:按研究主题或方法分组,指出各组之间的分歧和研究空白。
交付前确认:指出了研究空白。
怎么让评分更可靠
- 同一批材料至少测 5 次,不只看最好的一次。
- 两人分别打分,分歧大的维度再讨论标准。
- 把 Humata 的结果与人工完成或 ChatPDF 的结果放在一起盲评。
- 每次改提示词后用同一批材料复测。
延伸练习
研究报告初稿
准备材料:一个需要调研的行业问题。
围绕【问题】生成一份调研报告初稿,每个观点后附来源;区分事实、观点和推测;最后列出需要人工核实的内容。
交付前确认:区分事实与推测。
引用核查
准备材料:一段带引用的文字。
检查这段文字中的每个引用:论文是否真实存在、引用内容是否与原文一致,无法确认的请明确标出。
检查点:不存在的引用被标出。
文献初筛
适用情况:手头有一个研究问题时。
围绕【研究问题】检索近年的相关论文,列出 10 篇最相关的文献:标题、年份、研究方法和一句话结论,并注明检索使用的关键词。
检查点:每篇文献都能查到原文。
常见问题:AI 给出不存在的论文
只使用能查到 DOI 或原文链接的文献,逐条核验。
常见问题:报告观点缺少依据
要求每段观点附来源,没有来源的删除或标注。
常见问题:期刊对 AI 使用有要求
投稿前阅读期刊政策,按要求披露 AI 使用情况。
概念补充:预印本
未经同行评审公开的论文,引用时需注明。
概念补充:学术诚信
关于独立研究、正确引用与 AI 使用披露的规范。
适合人群:研究生
研究生可以用 Humata 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意:遵守学校学术诚信规定,AI 只用于辅助理解和润色。
适合人群:数据分析师
数据分析师可以用 Humata 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意:确认指标口径,敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
适合人群:法务与律师助理
法务与律师助理可以用 Humata 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意:AI 输出不构成法律意见,条款和法规必须由执业人员核实。
注意事项
所有示例输出均为示意,不代表真实统计或效果承诺;请以自己的测试结果为准。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时,先确认 Humata 的数据处理条款,再决定能否使用。