基于语义理解功能引入AI检索后，用户不需要再反复琢磨“关键词怎么选”，直接用一句话描述研究问题，系统会理解用户意图，找到真正相关的文献，而不只是字面上匹配的结果。

      超星发现积累了13亿条学术元数据，覆盖千余数据库，每天持续更新。在传统数字图书馆时代，正是这些高质量的元数据，支撑起了统一检索的资源覆盖能力，也让跨库的大数据分析成为可能。

     超星发现的元数据几乎完全覆盖各馆所购买的常见中外文商业数据库，其元数据字段丰富，常备30个字段，有效保障了文献检索的查全率和查准率。

     超星发现多年来持续沉淀的海量高质量数据，为顺利迈入AI时代打下了坚实基础。依托大规模高质量语料库持续训练模型、精进算法，超星发现具备了知识图谱、机器翻译、机器阅读等基于资源深度整合的AI服务能力。

     AI发现支持通用问答、资源获取、单篇文献对话、多篇文献对话四类核心对话，并支持多轮对话与上下文记忆。既可以直接提问获取文献推荐，也可以就单篇或多篇文献深入追问，对比分析研究设计与结论差异。

     输入研究主题后，云鹿综述自动筛选相关文献，调用DeepSeek、通义千问等大语言模型，生成包含研究背景、核心进展与发展趋势的结构化综述报告。支持在检索结果页勾选文献一键定制，也支持自定义大纲与提示词，并可输出中英文双语版本。

     在检索结果列表直接点击"AI翻译"，即可看到标题、关键词、摘要的中英译文，快速判断文献相关性，再决定是否进入全文阅读，最大限度降低筛选成本。支持双语阅读界面中英文逐段对照，更适合需要精读原文的学术场景。

     AI阅读可以解析一篇文献的核心内容，自动生成文章摘要、导图、词云、图谱，帮助用户在有限时间内先建立整体印象。同时支持直接就文章内容提问。

     知识图谱将结构化、半结构化、非结构化数据进行知识抽取，以图谱形式呈现。点击任一节点，即可展开以该节点为中心的全新知识图谱，顺着关系网络持续深挖。

     知识挖掘让检索到的每一篇文献真正地可以被用户利用，提高科研探索的效率，带来全新的学术服务体验。