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Paper Quality Filter 是一个双语代理技能和本地参考数据集，用于通过出版物证据筛选和排名学术论文。它包含期刊评分（JCR四分位、影响因子、CAS分区）、CCF会议排名、EI索引来源和中文核心期刊标签，帮助AI代理理解学术会议和期刊的质量等级。

原始信息汇总

数据集概述：Paper Quality Filter

Paper Quality Filter 是一个用于根据发表场所质量筛选和排序学术论文的双语（中/英文）Agent 技能及本地参考数据集。它旨在为 AI 代理提供结构化的本地证据，使其能够可靠地判断学术期刊、会议及中文核心期刊的等级，如 JCR 分区、CCF 等级、EI 收录等。

数据集内容与规模

该数据集包含四部分核心内容，帮助 AI 理解不同学术场所的质量信号：

数据集	记录数	辅助 AI 识别的质量信号
期刊评分	22,496	JCR 四分位、影响因子、中科院分区
CCF 会议	971	CCF A/B/C 会议等级
EI 来源	5,269	EI 收录来源
中文核心期刊标签	4,594	北大核心、CSSCI、AMI核心、科技核心

核心用途

该工具适用于以下场景，特别是需要 AI 代理执行任务时：

• 在撰写文献综述前，对论文进行排名。
• 筛选来自 Google Scholar、PubMed、CNKI、Zotero 等来源的参考文献。
• 基于场所质量证据解释为何应优先阅读某篇论文。
• 识别 JCR Q1/Q2、高影响因子及中科院 1/2 区期刊。
• 识别计算机科学领域的 CCF A/B/C 会议。
• 识别 EI 收录来源。
• 使用北大核心、CSSCI、AMI核心、科技核心标签筛选中文论文。
• 为研究代理、学术写作 AI、RAG 工作流或文献综述代理添加场所质量证据层。

输入格式支持

排名脚本支持多种输入文件格式，可利用其中的相关字段：

• .json, .csv, .md, .txt, .bib (BibTeX), .ris (RIS-like)
• 相关字段包括：title, venue, journal, conference, source, container-title, publication, booktitle, year, doi

推荐等级划分

数据集将论文按场所证据分为四个推荐等级：

推荐等级	中文标签	典型证据
Strongly Recommended	强烈推荐	CCF A, CAS Zone 1, JCR Q1 with IF >= 10
Worth Keeping	值得保留	CCF B, JCR Q1, CAS Zone 2, IF >= 5
Supplementary	可作为补充	CCF C, JCR Q2, EI, 北大核心, CSSCI, AMI核心, 科技核心
Insufficient Venue Evidence	质量依据不足	缺少场所信息、未匹配来源、仅预印本来源

使用示例

基础使用方法是通过命令行运行 rank_papers.py 脚本，并可指定语言、输出格式和结果条目数。 bash python scripts/rank_papers.py examples/papers.csv --lang en --format 输出示例包含处理统计（如匹配率）及各论文的详细推荐信息。

局限性说明

• 项目不评判论文的完整科学贡献。
• 顶级期刊的论文可能与你研究的主题无关。
• 未匹配到场所证据的论文仍可能有价值。
• 最终学术判断仍需考虑主题相关性、方法论、数据质量等因素。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

paper-quality-filter数据集由四个核心子集构成，涵盖了学术出版物的多层次质量指标。首先，Journals数据集收录了22,496条记录，整合了JCR四分位数、影响因子及中科院分区等关键指标。其次，CCF conferences子集包含971条记录，标注了计算机领域顶级会议A/B/C三档等级。EI sources子集提供了5,269条EI收录来源信息，而Chinese core journal tags子集则涵盖了4,594条中文核心期刊标签，涉及北大核心、CSSCI、AMI核心与科技核心等分类体系。这些数据经过结构化整理，形成了一部本地化的学术场所质量参考词典。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过单一的`rank_papers.py`脚本对文献列表进行批量处理。脚本接收JSON、CSV、Markdown、BibTeX或RIS格式的文件，提取其中的venue、journal、conference等字段，并与本地参考数据集进行匹配。用户通过`--lang`参数指定语言，通过`--format`参数选择输出格式，如Markdown表格或JSON结构。运行后，脚本会返回每篇论文的推荐等级、匹配证据及置信度，并以可视化表格呈现整体分布情况。对于AI代理集成场景，项目中附带的SKILL.md文件提供了Codex风格的使用指南，允许通过自然语言提示直接调用筛选功能。

背景与挑战

背景概述

Paper Quality Filter 数据集由 yila.ai 团队于近期创建，旨在解决人工智能代理（如 ChatGPT、Claude 等）在学术文献筛选与评审中无法准确理解发表场所质量的关键痛点。该数据集以双语技能与本地参考数据集的形式，系统整合了涵盖 JCR 分区、影响因子、中科院分区、CCF 会议等级、EI 索引来源以及北大核心、CSSCI、AMI 核心、科技核心等中文核心期刊标志的 22,496 条期刊评分、971 条 CCF 会议记录、5,269 条 EI 来源及 4,594 条中文核心期刊标签。其核心研究问题聚焦于为 AI 代理提供结构化的场所质量证据层，使模型能够基于客观证据而非记忆猜测进行论文排序与推荐。这一创新工具在学术写作辅助、文献综述自动化及研究代理工作流中具有重要影响力，显著提升了 AI 对学术出版等级体系的认知精度。

当前挑战

该数据集所面对的核心挑战首先源于学术场所质量的复杂判别问题：不同评价体系（如 JCR、中科院分区、CCF、CSSCI）并行存在且标准各异，使得 AI 难以跨越语境差异做出可靠判断；传统模型依赖训练语料中的记忆碎片，常混淆或遗漏关键指标，导致文献筛选失真。构建过程中，数据采集与对齐成为主要瓶颈——需从多源异构数据库中提取并归一化海量记录，处理中英文期刊名称变体、版本迭代及来源标注不一致等问题；同时，维护数据时效性以反映逐年更新的分区与索引状态极具难度。此外，数据集明确声明自身仅提供场所级筛选信号，避免对论文科学贡献做出全盘评判，这一边界设定在应用中需谨慎传达，以防用户过度泛化或误读评估结果。

常用场景

经典使用场景

在学术文献计量学与信息检索领域，论文质量的客观评估一直是系统性文献综述和学术推荐系统的核心挑战。Paper Quality Filter数据集通过构建包含超过33,000条记录的局部知识库，将期刊JCR分区、影响因子、中科院分区、CCF会议等级、EI收录状态以及中文核心期刊标签（北大核心、CSSCI、AMI核心、科技核心）等多元化质量证据进行结构化编码，为人工智能代理提供可查询的实体证据层。该数据集最经典的用法在于，当研究者要求大语言模型对由Google Scholar、PubMed、Web of Science或CNKI等来源获取的论文列表进行筛选排序时，模型能够依据该知识库精确提取每篇论文的发表出处质量信号，进而依据预设的推荐等级（强烈推荐、值得保留、可作为补充、质量依据不足）生成具有可解释性的排序结果。这一过程不仅超越了依赖模型记忆的模糊判断，更将论文筛选从单一的语义理解提升为证据驱动的量化评估。

解决学术问题

学术研究中长期存在的一个结构性难题在于，人工智能系统虽能理解论文的语义内容，却难以可靠地评估其发表平台的学术权威性——例如，模型可能无法区分一本JCR Q1期刊与一本普通期刊在文献综述中的证据权重差异。Paper Quality Filter数据集通过构建对齐于国际主流学术评价体系（JCR、中科院分区、CCF、EI）和中文核心体系（北大核心、CSSCI等）的结构化本地证据库，有效解决了这一“学术出版质量感知盲区”问题。其学术意义在于，它为文献综述自动化、研究助理系统及学术写作辅助工具提供了一种可复现、可验证的第三方质量筛选机制，使得AI系统能够在文献推荐、参考文献审查等任务中提供包含置信度标注的客观证据，从而提升学术信息处理流程的严谨性与可信度。该工作推动了计算社会科学与科学计量学在人工智能辅助学术场景中的深度融合。

实际应用

在实际科研工作流中，Paper Quality Filter数据集展现出广泛的适用性。例如，研究者可将从Zotero或EndNote导出的BibTeX文献库直接输入，系统会自动解析期刊、会议或来源字段，并返回每篇论文的推荐等级与匹配证据（如“JCR Q1；IF 23.9；CAS Zone 1”）。该数据集已被设计为Codex风格的Agent Skill，允许集成至文献综述撰写助手、论文发现系统及RAG管道中。在具体场景中，学生或研究人员可向AI代理提出“帮我从这批论文中筛选高质量论文”的指令，代理随即调用该技能提取出版质量证据，并结合主题相关性输出结构化排序。此外，中文期刊的覆盖（如北京大学中文核心、CSSCI等）使其特别适用于兼顾中英文文献的交叉学科研究。这种基于证据的筛选机制显著提升了AI助手在学术场景中的专业性与可靠性。

数据集最近研究

最新研究方向

随着大型语言模型在学术写作、文献综述和科研辅助中的广泛应用，如何让AI智能体具备学术出版物的质量认知能力成为前沿课题。Paper Quality Filter项目应运而生，通过构建涵盖JCR分区、影响因子、中科院分区、CCF会议等级、EI收录以及中文核心期刊标签的结构化本地参考数据集，赋予AI模型对学术期刊与会议质量进行证据化判断的能力。该方向呼应了当前科研智能化趋势中对AI幻觉的治理需求，即让模型从单纯的文本理解转向基于可验证元数据的理性推理。项目提供的推荐层级（强烈推荐、值得保留、可作为补充、质量依据不足）为文献筛选和综述撰写提供了透明化的质量控制框架，推动了AI辅助科研从‘语义匹配’向‘证据驱动’的范式演进，对提升学术信息检索的可靠性具有重要实践意义。