academic-citation-manager

学术引用管理器 | 学术引用管理器

功能说明 | 功能说明

【中文】 学术引用管理器是一个专业的科研论文引用管理工具，旨在为科研论文和毕业论文添加真实参考文献并规范引用标注。该工具支持多种国际通用的引用格式，包括 APA、MLA、Chicago、GB/T 7714、IEEE、Harvard 等，并与 Crossref API 集成以获取真实的文献元数据。

核心功能包括：

• 多格式引用支持：支持 APA 7th、MLA 9th、Chicago 17th、GB/T 7714-2015、IEEE、Harvard 等多种引用格式
• 智能元数据获取：通过 DOI、ISBN、标题等信息从 Crossref 等权威数据库自动获取文献元数据
• 文内引用管理：自动生成和插入文中引用标注，支持作者-年份制和序号制
• 参考文献列表生成：自动生成格式规范的参考文献列表，支持多种排序方式
• 批量文献导入：支持批量导入和管理参考文献，提高工作效率
• 格式转换：在不同引用格式间进行快速转换，满足不同期刊要求
• 引用完整性检查：自动检查文中引用与参考文献列表的一致性
• 中英文双语支持：完整支持中文和英文文献的处理和格式化

【英文】 学术引用管理器是一款专业的科研论文引用管理工具，旨在为科研论文和毕业论文添加真实参考文献并规范引用标注。该工具支持多种国际通用的引用格式，包括 APA、MLA、Chicago、GB/T 7714、IEEE、Harvard 等，并集成 Crossref API 以获取真实的文献元数据。

核心功能包括：

• 多格式引用支持：支持 APA 7th、MLA 9th、Chicago 17th、GB/T 7714-2015、IEEE、Harvard 等多种引用格式
• 智能元数据获取：通过 DOI、ISBN、标题等信息，从 Crossref 等权威数据库自动获取文献元数据
• 文内引用管理：自动生成并插入文内引用，支持作者-年份制和数字制
• 参考文献列表生成：自动生成符合格式规范的参考文献列表，并提供多种排序选项
• 批量导入参考文献：支持批量导入和管理参考文献，提高工作效率
• 格式转换：在不同引用格式之间快速转换，以满足各种期刊的要求
• 引用完整性检查：自动检查文内引用与参考文献列表之间的一致性
• 双语支持：全面支持中文和英文参考文献的处理与格式化

支持的引用格式 | 支持的引用格式

【中文】

本工具支持以下主要引用格式：

APA 7th Edition

• 适用领域：心理学、教育学、社会科学
• 文内引用：(Smith, 2023) 或 Smith (2023)
• 特点：作者-年份制，强调出版年，强烈建议提供 DOI

MLA 9th Edition

• 适用领域：人文学、语言文学
• 文内引用：(Smith 23) 或 Smith (23)
• 特点：作者-页码制，对“容器”层次有明确要求

Chicago 17th Edition

• 适用领域：历史、艺术、人文学
• 注释-参考文献制：上标¹ 或 Author, Title, p. xx
• 作者-日期制：(Smith 2023, 45)
• 特点：支持两种体系，历史文献注释丰富

GB/T 7714-2015

• 适用领域：中文学位论文、期刊
• 文内引用：[1] 或 (张, 2023)
• 特点：支持数字制与作者-日期制，强制标注文献类型标识

IEEE

• 适用领域：电气、电子、计算机
• 文内引用：[1]
• 特点：方括号数字制，强调出版年、卷期和页码

Harvard

• 适用领域：英联邦高校通用
• 文内引用：(Smith, 1999, p. 23)
• 特点：作者-年份制，必须添加页码

【英文】

本工具支持以下主要引用格式：

APA 7th Edition

• 适用领域：心理学、教育学、社会科学
• 文内引用：(Smith, 2023) 或 Smith (2023)
• 特点：作者-年份制，强调出版年，建议提供 DOI

MLA 9th Edition

• 适用领域：人文学、语言与文学
• 文内引用：(Smith 23) 或 Smith (23)
• 特点：作者-页码制，明确规定“容器”层次要求

Chicago 17th Edition

• 适用领域：历史、艺术、人文学
• 注释-参考文献制：上标¹ 或 Author, Title, p. xx
• 作者-日期制：(Smith 2023, 45)
• 特点：支持两种体系，历史文献注释丰富

GB/T 7714-2015

• 适用领域：中文学术论文、期刊
• 文内引用：[1] 或 (Zhang, 2023)
• 特点：支持数字制与作者-日期制，必须标注文献类型标识

IEEE

• 适用领域：电气、电子、计算机科学
• 文内引用：[1]
• 特点：方括号数字制，强调出版年、卷、期和页码

Harvard

• 适用领域：英联邦高校
• 文内引用：(Smith, 1999, p. 23)
• 特点：作者-年份制，必须添加页码

使用方法 | 使用方法

【中文】

Python API 使用

from academic_citation_skill import AcademicCitationManager

# 创建管理器实例
manager = AcademicCitationManager()

# 方法1：通过DOI获取文献信息
doi = "10.1000/xyz123"
reference = manager.fetch_reference_by_doi(doi)
print(f"标题: {reference['title']}")
print(f"作者: {reference['authors']}")

# 方法2：通过ISBN获取图书信息
isbn = "9780262033848"
reference = manager.fetch_reference_by_isbn(isbn)

# 方法3：通过标题和作者搜索
results = manager.search_references(
    title="Artificial Intelligence",
    author="Russell",
    year=2020
)

# 添加到本地文献库
manager.add_to_library(reference)

# 生成文中引用
citation = manager.generate_citation(
    reference_id=reference['id'],
    style='apa',
    citation_type='author-date'
)
print(f"文中引用: {citation}")

# 生成参考文献列表
bibliography = manager.generate_bibliography(
    style='apa',
    sort_by='alphabetical'
)

# 检查引用完整性
issues = manager.check_citation_integrity(document_text="your document content")
for issue in issues:
    print(f"问题: {issue}")

# 格式转换
converted = manager.convert_citation_style(
    references=[reference],
    from_style='apa',
    to_style='ieee'
)

命令行使用

# 通过DOI获取文献信息
python academic_citation_skill.py --fetch-doi 10.1000/xyz123

# 通过ISBN获取图书信息
python academic_citation_skill.py --fetch-isbn 9780262033848

# 批量导入参考文献
python batch_import.py --input references.bib --format bibtex

# 格式转换
python format_converter.py --input apa_refs.txt --from-style apa --to-style ieee

# 检查引用完整性
python citation_checker.py --document paper.docx --bibliography refs.txt

# 生成参考文献列表
python academic_citation_skill.py --generate-bib --style apa --input citations.txt

集成到写作工作流

# 在LaTeX中使用
from academic_citation_skill import AcademicCitationManager

manager = AcademicCitationManager()

# 生成BibTeX格式
bibtex = manager.export_bibtex()
with open('references.bib', 'w') as f:
    f.write(bibtex)

# 在Word中使用
from academic_citation_skill import WordCitationPlugin

plugin = WordCitationPlugin()
plugin.insert_citation(reference_id="ref1", style="apa")
plugin.generate_bibliography(style="apa")

# 在Markdown中使用
from academic_citation_skill import MarkdownCitationFormatter

formatter = MarkdownCitationFormatter()
formatted_text = formatter.format_markdown(
    text="Your document with @[ref1] citations",
    style="apa"
)

【英文】

Python API 使用

from academic_citation_skill import AcademicCitationManager

# Create manager instance
manager = AcademicCitationManager()

# Method 1: Fetch reference by DOI
doi = "10.1000/xyz123"
reference = manager.fetch_reference_by_doi(doi)
print(f"Title: {reference['title']}")
print(f"Authors: {reference['authors']}")

# Method 2: Fetch book information by ISBN
isbn = "9780262033848"
reference = manager.fetch_reference_by_isbn(isbn)

# Method 3: Search by title and author
results = manager.search_references(
    title="Artificial Intelligence",
    author="Russell",
    year=2020
)

# Add to local library
manager.add_to_library(reference)

# Generate in-text citation
citation = manager.generate_citation(
    reference_id=reference['id'],
    style='apa',
    citation_type='author-date'
)
print(f"In-text citation: {citation}")

# Generate bibliography list
bibliography = manager.generate_bibliography(
    style='apa',
    sort_by='alphabetical'
)

# Check citation integrity
issues = manager.check_citation_integrity(document_text="your document content")
for issue in issues:
    print(f"Issue: {issue}")

# Convert citation style
converted = manager.convert_citation_style(
    references=[reference],
    from_style='apa',
    to_style='ieee'
)

命令行使用

# Fetch reference by DOI
python academic_citation_skill.py --fetch-doi 10.1000/xyz123

# Fetch book information by ISBN
python academic_citation_skill.py --fetch-isbn 9780262033848

# Batch import references
python batch_import.py --input references.bib --format bibtex

# Format conversion
python format_converter.py --input apa_refs.txt --from-style apa --to-style ieee

# Check citation integrity
python citation_checker.py --document paper.docx --bibliography refs.txt

# Generate bibliography
python academic_citation_skill.py --generate-bib --style apa --input citations.txt

集成到写作工作流

# Using with LaTeX
from academic_citation_skill import AcademicCitationManager

manager = AcademicCitationManager()

# Generate BibTeX format
bibtex = manager.export_bibtex()
with open('references.bib', 'w') as f:
    f.write(bibtex)

# Using with Word
from academic_citation_skill import WordCitationPlugin

plugin = WordCitationPlugin()
plugin.insert_citation(reference_id="ref1", style="apa")
plugin.generate_bibliography(style="apa")

# Using with Markdown
from academic_citation_skill import MarkdownCitationFormatter

formatter = MarkdownCitationFormatter()
formatted_text = formatter.format_markdown(
    text="Your document with @[ref1] citations",
    style="apa"
)

配置选项 | 配置选项

【中文】

引用格式配置 (citation_styles.json)

主要配置项：

{
  "apa": {
    "name": "APA 7th Edition",
    "in_text": {
      "format": "parenthetical",
      "separator": ", ",
      "year_position": "after_author",
      "page_number_format": "p. {page}"
    },
    "bibliography": {
      "sort_by": "alphabetical",
      "author_format": "last_first",
      "title_format": "sentence_case",
      "doi_required": true,
      "url_format": "available_at"
    },
    "document_type_codes": {
      "book": "",
      "journal": "",
      "conference": "",
      "thesis": "",
      "report": ""
    }
  },
  "gbt7714": {
    "name": "GB/T 7714-2015",
    "in_text": {
      "format": "numeric_bracket",
      "separator": ", ",
      "prefix": "[",
      "suffix": "]"
    },
    "bibliography": {
      "sort_by": "citation_order",
      "author_format": "chinese_name_order",
      "document_type_codes": {
        "book": "[M]",
        "journal": "[J]",
        "conference": "[C]",
        "thesis": "[D]",
        "report": "[R]",
        "newspaper": "[N]"
      }
    },
    "chinese_authors": {
      "name_order": "last_first",
      "separator": ", "
    }
  }
}

Crossref API配置 (crossref_config.json)

{
  "api_base": "https://api.crossref.org",
  "endpoints": {
    "works": "/works",
    "journals": "/journals",
    "types": "/types",
    "fields": "/fields"
  },
  "rate_limiting": {
    "requests_per_second": 10,
    "backoff_strategy": "exponential",
    "max_retries": 3
  },
  "filters": {
    "default": {
      "has_full_text": true,
      "state": "active"
    },
    "journals": {
      "type": "journal-article"
    },
    "books": {
      "type": "monograph"
    }
  },
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl_seconds": 86400,
    "max_size": 1000
  }
}

本地文献库配置 (reference_database.json)

{
  "metadata": {
    "version": "1.0.0",
    "created_date": "2026-03-01",
    "last_updated": "2026-03-01"
  },
  "references": {
    "ref_001": {
      "id": "ref_001",
      "type": "journal_article",
      "title": "Deep Learning",
      "authors": [
        {
          "given": "Yann",
          "family": "LeCun",
          "sequence": "first"
        },
        {
          "given": "Yoshua",
          "family": "Bengio",
          "sequence": "additional"
        }
      ],
      "container_title": "Nature",
      "volume": "521",
      "issue": "7553",
      "page": "436-444",
      "published_date": "2015-05-27",
      "year": 2015,
      "doi": "10.1038/nature14539",
      "issn": ["0028-0836", "1476-4687"],
      "language": "en",
      "tags": ["machine learning", "neural networks"]
    }
  },
  "citation_mappings": {
    "ref_001": [
      {"document_id": "doc1", "positions": [45, 89, 234]},
      {"document_id": "doc2", "positions": [12, 156]}
    ]
  }
}

【English】

Citation Style Configuration (citation_styles.json)

Main configuration items:

{
  "apa": {
    "name": "APA 7th Edition",
    "in_text": {
      "format": "parenthetical",
      "separator": ", ",
      "year_position": "after_author",
      "page_number_format": "p. {page}"
    },
    "bibliography": {
      "sort_by": "alphabetical",
      "author_format": "last_first",
      "title_format": "sentence_case",
      "doi_required": true,
      "url_format": "available_at"
    },
    "document_type_codes": {
      "book": "",
      "journal": "",
      "conference": "",
      "thesis": "",
      "report": ""
    }
  },
  "gbt7714": {
    "name": "GB/T 7714-2015",
    "in_text": {
      "format": "numeric_bracket",
      "separator": ", ",
      "prefix": "[",
      "suffix": "]"
    },
    "bibliography": {
      "sort_by": "citation_order",
      "author_format": "chinese_name_order",
      "document_type_codes": {
        "book": "[M]",
        "journal": "[J]",
        "conference": "[C]",
        "thesis": "[D]",
        "report": "[R]",
        "newspaper": "[N]"
      }
    },
    "chinese_authors": {
      "name_order": "last_first",
      "separator": ", "
    }
  }
}

Crossref API Configuration (crossref_config.json)

{
  "api_base": "https://api.crossref.org",
  "endpoints": {
    "works": "/works",
    "journals": "/journals",
    "types": "/types",
    "fields": "/fields"
  },
  "rate_limiting": {
    "requests_per_second": 10,
    "backoff_strategy": "exponential",
    "max_retries": 3
  },
  "filters": {
    "default": {
      "has_full_text": true,
      "state": "active"
    },
    "journals": {
      "type": "journal-article"
    },
    "books": {
      "type": "monograph"
    }
  },
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl_seconds": 86400,
    "max_size": 1000
  }
}

Local Reference Database Configuration (reference_database.json)

{
  "metadata": {
    "version": "1.0.0",
    "created_date": "2026-03-01",
    "last_updated": "2026-03-01"
  },
  "references": {
    "ref_001": {
      "id": "ref_001",
      "type": "journal_article",
      "title": "Deep Learning",
      "authors": [
        {
          "given": "Yann",
          "family": "LeCun",
          "sequence": "first"
        },
        {
          "given": "Yoshua",
          "family": "Bengio",
          "sequence": "additional"
        }
      ],
      "container_title": "Nature",
      "volume": "521",
      "issue": "7553",
      "page": "436-444",
      "published_date": "2015-05-27",
      "year": 2015,
      "doi": "10.1038/nature14539",
      "issn": ["0028-0836", "1476-4687"],
      "language": "en",
      "tags": ["machine learning", "neural networks"]
    }
  },
  "citation_mappings": {
    "ref_001": [
      {"document_id": "doc1", "positions": [45, 89, 234]},
      {"document_id": "doc2", "positions": [12, 156]}
    ]
  }
}

使用示例 | Usage Examples

【中文】

示例1：通过DOI获取文献并生成APA格式引用

from academic_citation_skill import AcademicCitationManager

manager = AcademicCitationManager()

# 获取文献信息
ref = manager.fetch_reference_by_doi("10.1038/nature14539")

# 生成文中引用
in_text = manager.generate_citation(
    reference_id=ref['id'],
    style='apa',
    citation_type='author-date'
)
print(f"文中引用: {in_text}")
# 输出: (LeCun, Bengio, & Hinton, 2015)

# 生成参考文献条目
bib_entry = manager.format_bibliography_entry(ref, style='apa')
print(f"参考文献条目: {bib_entry}")
# 输出: LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539

示例2：批量导入和格式转换

# 从BibTeX文件导入
from batch_import import BatchImporter

importer = BatchImporter()
references = importer.import_from_file('references.bib', format='bibtex')

# 添加到文献库
for ref in references:
    manager.add_to_library(ref)

# 转换为IEEE格式
from format_converter import FormatConverter

converter = FormatConverter()
ieee_refs = converter.convert_references(
    references=references,
    from_style='bibtex',
    to_style='ieee'
)

# 保存到文件
converter.save_to_file(ieee_refs, 'references_ieee.txt')

示例3：检查论文引用完整性

from citation_checker import CitationChecker

checker = CitationChecker()

# 加载论文和参考文献
with open('paper.txt', 'r') as f:
    paper_text = f.read()

# 检查引用完整性
report = checker.check_paper(
    document_text=paper_text,
    bibliography_file='references.txt'
)

# 打印报告
print(f"总引用数: {report['total_citations']}")
print(f"参考文献数: {report['total_references']}")
print(f"不一致项: {report['inconsistencies']}")

if report['missing_in_bibliography']:
    print("\n文中引用但参考文献列表缺失:")
    for item in report['missing_in_bibliography']:
        print(f"  - {item}")

if report['unused_references']:
    print("\n参考文献列表中未使用的条目:")
    for item in report['unused_references']:
        print(f"  - {item}")

示例4：处理中文文献（GB/T 7714格式）

# 添加中文文献
chinese_ref = {
    'type': 'journal_article',
    'title': '深度学习在自然语言处理中的应用',
    'authors': [
        {'family': '张', 'given': '三'},
        {'family': '李', 'given': '四'}
    ],
    'container_title': '计算机学报',
    'year': 2023,
    'volume': 46,
    'issue': 3,
    'page': '1-15',
    'language': 'zh'
}

manager.add_to_library(chinese_ref)

# 生成GB/T 7714格式引用
bib_entry = manager.format_bibliography_entry(
    chinese_ref,
    style='gbt7714'
)
print(f"GB/T 7714格式: {bib_entry}")
# 输出: 张三, 李四. 深度学习在自然语言处理中的应用[J]. 计算机学报, 2023, 46(3): 1-15.

【English】

Example 1: Fetch Reference by DOI and Generate APA Format Citation

from academic_citation_skill import AcademicCitationManager

manager = AcademicCitationManager()

# Fetch reference information
ref = manager.fetch_reference_by_doi("10.1038/nature14539")

# Generate in-text citation
in_text = manager.generate_citation(
    reference_id=ref['id'],
    style='apa',
    citation_type='author-date'
)
print(f"In-text citation: {in_text}")
# Output: (LeCun, Bengio, & Hinton, 2015)

# Generate bibliography entry
bib_entry = manager.format_bibliography_entry(ref, style='apa')
print(f"Bibliography entry: {bib_entry}")
# Output: LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539

Example 2: Batch Import and Format Conversion

# Import from BibTeX file
from batch_import import BatchImporter

importer = BatchImporter()
references = importer.import_from_file('references.bib', format='bibtex')

# Add to library
for ref in references:
    manager.add_to_library(ref)

# Convert to IEEE format
from format_converter import FormatConverter

converter = FormatConverter()
ieee_refs = converter.convert_references(
    references=references,
    from_style='bibtex',
    to_style='ieee'
)

# Save to file
converter.save_to_file(ieee_refs, 'references_ieee.txt')

Example 3: Check Paper Citation Integrity

from citation_checker import CitationChecker

checker = CitationChecker()

# Load paper and references
with open('paper.txt', 'r') as f:
    paper_text = f.read()

# Check citation integrity
report = checker.check_paper(
    document_text=paper_text,
    bibliography_file='references.txt'
)

# Print report
print(f"Total citations: {report['total_citations']}")
print(f"Total references: {report['total_references']}")
print(f"Inconsistencies: {report['inconsistencies']}")

if report['missing_in_bibliography']:
    print("\nCited in text but missing from bibliography:")
    for item in report['missing_in_bibliography']:
        print(f"  - {item}")

if report['unused_references']:
    print("\nUnused entries in bibliography:")
    for item in report['unused_references']:
        print(f"  - {item}")

Example 4: Process Chinese Literature (GB/T 7714 Format)

# Add Chinese reference
chinese_ref = {
    'type': 'journal_article',
    'title': '深度学习在自然语言处理中的应用',
    'authors': [
        {'family': '张', 'given': '三'},
        {'family': '李', 'given': '四'}
    ],
    'container_title': '计算机学报',
    'year': 2023,
    'volume': 46,
    'issue': 3,
    'page': '1-15',
    'language': 'zh'
}

manager.add_to_library(chinese_ref)

# Generate GB/T 7714 format citation
bib_entry = manager.format_bibliography_entry(
    chinese_ref,
    style='gbt7714'
)
print(f"GB/T 7714 format: {bib_entry}")
# Output: 张三, 李四. 深度学习在自然语言处理中的应用[J]. 计算机学报, 2023, 46(3): 1-15.

注意事项 | Notes

【中文】

使用建议

1. DOI使用

   • DOI（数字对象标识符）是获取准确文献信息的最佳方式
   • 建议优先使用DOI而不是仅用标题搜索
   • 如果DOI无法解析，可以尝试使用标题和作者信息搜索

2. 文献类型选择

   • 正确选择文献类型（期刊、图书、会议论文、学位论文等）
   • 不同文献类型在引用格式上有重要差异
   • GB/T 7714要求使用文献类型标识符如[M][J][C][D]

3. 中文文献处理

   • GB/T 7714-2015是中文文献的标准格式
   • 注意中文作者姓名的正确格式（姓前名后）
   • 期刊名称建议使用标准中文期刊名称

4. 引用完整性

   • 使用引用检查功能确保所有文中引用都有对应的参考文献条目
   • 定期检查以避免遗漏或重复
   • 删除未使用的参考文献条目

5. 格式转换注意事项

   • 不同引用格式的规则差异较大，转换后需人工检查
   • 特殊字段（如DOI、URL）在不同格式中的显示方式不同
   • 建议在最终定稿前再次核对期刊的具体格式要求

限制说明

1. API限制

   • Crossref API有速率限制（建议每秒不超过10次请求）
   • 大批量查询时建议使用本地缓存
   • 某些出版商的文献可能无法通过Crossref获取

2. 元数据准确性

   • Crossref返回的元数据可能存在错误或不完整
   • 重要文献建议人工核实关键信息
   • 中文文献的元数据可能不如英文文献完整

3. 格式兼容性

   • 某些期刊可能使用自定义格式
   • 特殊字符（如重音符号）可能需要特别处理
   • 非拉丁文字符（中文、阿拉伯文等）的显示可能因格式而异

4. 性能考虑

   • 批量处理大量文献时，建议分批进行
   • 使用本地缓存可以显著提高处理速度
   • 网络延迟会影响在线查询的速度

常见问题

Q: 如何获取文献的DOI？ A: DOI通常可以在以下位置找到：

• 文献的首页或PDF文件的第一页
• 期刊网站的文献页面
• Crossref或出版社网站
• 如果找不到，可以尝试使用标题和作者信息搜索

Q: 支持哪些文献导入格式？ A: 当前支持：

• BibTeX (.bib)
• EndNote (.enw, .xml)
• RIS (.ris)
• CSV (.csv)
• JSON (.json)

Q: 如何处理没有DOI的文献？ A: 可以使用以下方法：

1. 使用ISBN（仅适用于图书）
2. 使用标题和作者信息搜索
3. 手动输入完整文献信息
4. 从PDF或其他来源提取元数据

Q: 转换格式后需要人工检查吗？ A: 是的，强烈建议：

1. 核对所有作者姓名
2. 检查标题的大小写格式
3. 验证卷号、期号、页码的格式
4. 确认DOI或URL的显示方式
5. 检查特殊字符和非拉丁文字符的显示

【English】

Usage Recommendations

1. DOI Usage

   • DOI (Digital Object Identifier) is the best way to obtain accurate bibliographic information
   • It is recommended to prioritize using DOI rather than just searching by title
   • If DOI cannot be resolved, try searching using title and author information

2. Document Type Selection

   • Correctly select document type (journal article, book, conference paper, thesis, etc.)
   • Different document types have significant differences in citation formats
   • GB/T 7714 requires document type identifiers such as [M][J][C][D]

3. Chinese Literature Processing

   • GB/T 7714-2015 is the standard format for Chinese literature
   • Pay attention to the correct format of Chinese author names (surname before given name)
   • Use standard Chinese journal names for journal titles

4. Citation Integrity

   • Use citation checking function to ensure all in-text citations have corresponding bibliography entries
   • Check regularly to avoid omissions or duplicates
   • Remove unused bibliography entries

5. Format Conversion Considerations

   • Rules vary significantly between different citation formats, manual review after conversion is recommended
   • Special fields (such as DOI, URL) display differently in different formats
   • It is recommended to verify the journal's specific format requirements before final submission

限制

1. API 限制

   • Crossref API 有速率限制（建议每秒请求不超过 10 次）
   • 批量查询较大时使用本地缓存
   • 某些出版商的作品可能无法通过 Crossref 获取

2. 元数据准确性

   • Crossref 返回的元数据可能包含错误或不完整
   • 建议手动核实重要参考文献的关键信息
   • 中文文献的元数据可能不如英文文献完整

3. 格式兼容性

   • 某些期刊可能使用自定义格式
   • 特殊字符（如变音符号）可能需要特殊处理
   • 非拉丁字符（中文、阿拉伯文等）的显示效果可能因格式而异

4. 性能注意事项

   • 批量处理大量文献时，建议分批处理
   • 使用本地缓存可以显著提高处理速度
   • 网络延迟会影响在线查询的速度

常见问题

Q：如何获取参考文献的 DOI？ A：通常可以在以下位置找到 DOI：

• 文章或 PDF 文件的首页
• 期刊网站上的文章页面
• Crossref 或出版商网站
• 如果找不到，可以尝试使用标题和作者信息进行搜索

Q：支持导入哪些参考文献格式？ A：目前支持：

• BibTeX (.bib)
• EndNote (.enw, .xml)
• RIS (.ris)
• CSV (.csv)
• JSON (.json)

Q：如何处理没有 DOI 的参考文献？ A：可以采用以下方法：

1. 使用 ISBN（仅适用于书籍）
2. 使用标题和作者信息进行搜索
3. 手动输入完整的参考文献信息
4. 从 PDF 或其他来源提取元数据

Q：格式转换后需要人工检查吗？ A：是的，强烈建议进行检查：

1. 核实所有作者姓名
2. 检查标题大小写格式
3. 验证卷号、期号和页码格式
4. 确认 DOI 或 URL 的显示效果
5. 检查特殊字符和非拉丁字符的显示效果

更新日志 | Changelog

Version 1.0.0 (2026-03-01)

【中文】

• 初始版本发布
• 支持 6 种主要引用格式（APA、MLA、Chicago、GB/T 7714、IEEE、Harvard）
• 集成 Crossref API 获取真实文献元数据
• 支持 DOI、ISBN、标题搜索等多种获取方式
• 实现文中引用和参考文献列表生成
• 提供批量导入、格式转换、引用检查等辅助功能
• 完整支持中英文文献
• 提供 Python API 和命令行接口
• 包含完整的测试和文档

【English】

• 初始版本发布
• 支持 6 种主要引用格式（APA、MLA、Chicago、GB/T 7714、IEEE、Harvard）
• 集成 Crossref API，以获取真实的文献元数据
• 支持 DOI、ISBN、标题搜索等多种检索方式
• 实现文中引用和参考文献列表生成功能
• 提供批量导入、格式转换、引用检查等辅助功能
• 完整支持中英文参考文献
• 提供 Python API 和命令行接口
• 包含完整的测试和文档

许可证 | License

【中文】 本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

【English】 本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

联系方式 | Contact

【中文】

• 项目主页：https://github.com/YouStudyeveryday/academic-citation-manager
• 问题反馈：https://github.com/YouStudyeveryday/academic-citation-manager/issues
• 技术支持：[email protected]

【English】

• 项目主页：https://github.com/YouStudyeveryday/academic-citation-manager
• 问题跟踪：https://github.com/YouStudyeveryday/academic-citation-manager/issues
• 技术支持：[email protected]

致谢 | Acknowledgments

【中文】 感谢 Crossref 提供免费的 DOI 元数据查询服务，以及所有为学术引用管理工具做出贡献的开发者。特别感谢开源社区对 citation-style-language 等项目的贡献。

【English】 感谢 Crossref 提供免费的 DOI 元数据查询服务，也感谢所有为学术引用管理工具做出贡献的开发者。特别感谢开源社区对 citation-style-language 等项目的贡献。