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ScientoPy

观察书目数据中的主题增长

打开关联站内模块

为何收录

面向文献计量的清洗与趋势分析，适合小型主题演化研究。

输入材料

受支持的书目文件

输出结果

主题增长与趋势图

适用范围与限制

需要 Python；覆盖受原数据库与检索式影响。

站内基础能力

这些能力覆盖部分基础任务，不表示完整重制原软件。

• 书目合著网络

  从 RIS / BibTeX 署名生成可查看的合著边与权重。 最多 500 条合著边；不做作者消歧，不从共同署名推断引用关系。

• RIS / BibTeX 书目整理

  从书目记录提取作者、题名、年份和来源。 支持常用 RIS 和 BibTeX 字段；不解析 PDF，不联网核验引文。

• 资料表字段检查

  逐列查看空值、唯一值和样例，定位数据整理问题。 检查当前 CSV 的结构与值，不判断史料真伪。

配合这些知识点学习

• 书目元数据
• 数据缺失
• 抽样与总体
• 引用与改写

继续探索

• 字词频与词云
• 两组材料用词比较
• 词语共现网络
• 人物关系画板
• 表格清洗与转换
• 连续词组发现

检索典籍材料 · 关联知识与练习