随着信息技术的飞速发展，工程技术领域的研究成果日益丰富，相关论文数量呈爆炸式增长。为了提高科研效率，科研人员需要准确、高效地检索到所需的工程技术论文。本文针对当前工程技术论文题目查询存在的问题，探讨了一种基于人工智能的工程技术论文题目查询策略，旨在为科研人员提供更加便捷、准确的查询服务。
一、工程技术论文题目查询现状及问题
1. 检索效率低
在当前工程技术论文查询过程中，传统的检索方法主要依赖于关键词匹配，科研人员需要花费大量时间筛选、调整关键词，导致检索效率低下。
2. 检索结果准确性差
由于工程技术论文主题多样、涉及领域广泛，仅依靠关键词匹配难以保证检索结果的准确性。部分相关论文可能因关键词选择不当而未被检索到，导致科研人员错过有价值的信息。
3. 检索结果重复率高
在关键词匹配的基础上，部分检索结果可能存在重复，造成科研人员筛选、阅读负担。
二、基于人工智能的工程技术论文题目查询策略
1. 文本预处理
在查询过程中，首先对工程技术论文题目进行文本预处理，包括分词、词性标注、停用词去除等操作，为后续处理提供基础数据。
2. 关键词提取与权重计算
采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法对预处理后的文本进行关键词提取，并计算关键词权重。TF-IDF算法能够有效地平衡关键词在文档中的频率和整个语料库中的分布，提高检索结果的准确性。
3. 主题模型
运用主题模型（如LDA）对工程技术论文题目进行主题聚类，将具有相似主题的论文题目归为一类。通过主题模型，可以更好地理解论文题目的主题分布，提高检索结果的准确性。
4. 深度学习模型
引入深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对工程技术论文题目进行分类，提高检索结果的准确性。深度学习模型具有强大的特征提取和分类能力，能够更好地处理复杂、非线性的问题。
5. 查询结果排序与优化
针对检索结果，采用排序算法对结果进行排序，提高相关论文的排名。根据科研人员的查询历史和偏好，对检索结果进行个性化推荐，提高检索体验。
本文针对当前工程技术论文题目查询存在的问题，提出了一种基于人工智能的工程技术论文题目查询策略。通过文本预处理、关键词提取、主题模型、深度学习模型等方法，提高了检索结果的准确性和效率。未来，随着人工智能技术的不断发展，工程技术论文题目查询策略将更加智能化、个性化，为科研人员提供更加便捷、高效的服务。
