使用DeepSeek与Zotero等工具可高效实现文献结构化处理：一、DeepSeek批量提取单篇字段；二、Zotero+Awesome GPT一键解析PDF；三、多文献合并生成对比矩阵；四、Notion AI构建动态文献库；五、Chatbox客户端批量解析导出CSV。
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如果您已导入或收集了大量学术文献，但难以在短时间内提取每篇的核心信息并进行横向对比，则可能是由于人工阅读效率低、关键字段识别不统一所致。以下是解决此问题的步骤：
一、使用DeepSeek批量提取单篇文献结构化信息
该方法通过固定提示词驱动模型对单篇文献内容进行字段级解析，确保每篇输出格式一致，便于后续汇总与排序。其核心在于将非结构化文本强制映射为预设字段，消除人工笔记中的主观偏差。
1、复制某篇文献的摘要、引言首段及结论段落，或直接粘贴知网导出的CAJ/National Standard引文信息。
2、向DeepSeek输入指令：“帮我把这篇文献的核心信息整理成表格，表格字段固定为：研究问题（1句话）、研究方法（含研究对象、样本量、方法类型）、主要发现（2–3条）、局限性（2条）、适用场景。如果某部分信息缺失，标‘缺少相关信息’。”
3、对全部待处理文献逐篇重复上述操作，将每次生成的表格结果复制至同一Excel文件的不同工作表中。
二、利用Zotero+Awesome GPT插件实现一键解析PDF原文
该方法绕过手动摘录环节，直接调用本地PDF解析能力与DeepSeek API，自动完成从文件读取、语义切分到要点抽取的全流程，适用于已下载PDF全文的批量场景。
1、在Zotero中选中目标文献条目，右键选择“Awesome GPT”→“Summarize with DeepSeek”。
2、确认插件已配置有效API密钥，并设置响应长度为“中等”以兼顾完整性与精炼度。
3、等待插件返回结构化摘要后，点击“Export to Note”按钮，自动生成带时间戳的标准化笔记并关联至该文献条目下。
三、上传多篇文献文本合并分析生成对比矩阵
该方法将多篇文献内容拼接为连续文本输入模型，触发跨文献语义对齐机制，直接输出可导出的横向对比表格，省去人工归类与整理环节。
1、从Zotero中导出10–15篇核心文献的摘要与结论段，合并为一段无分隔符的纯文本。
2、向DeepSeek提交该文本，并输入指令：“请对比分析以下文献：①按‘研究方法’列生成分类统计表；②提取所有文献共同提及的3个高频变量，并标注各自操作定义；③列出至少2组相互矛盾的结论，注明对应文献编号及原文依据。”
3、将模型返回的表格内容复制至Excel，使用“数据→分列”功能按制表符拆分为独立列，保存为“文献对比矩阵.xlsx”。
四、通过Notion AI数据库实现动态更新式要点管理
该方法构建具备查询、筛选与联动能力的活态文献库，所有要点字段均可被公式调用或视图过滤，支持随研究推进持续增补与修正。
1、在Notion中创建数据库，添加字段：标题、作者年份、研究问题、方法类型、样本量、核心结论、争议点、是否已精读、归属理论框架。
2、为每篇文献新建条目，将DeepSeek生成的结构化信息逐项填入对应字段。
3、设置筛选器：显示“是否已精读 = 否”且“归属理论框架 包含 社会认知理论”，快速定位待深入研读的靶向文献。
五、采用Chatbox客户端执行批量PDF解析与表格导出
该方法依托第三方客户端的多文档并发处理能力，支持一次上传多个PDF文件，由DeepSeek模型并行解析并统一输出为可编辑表格，显著缩短处理周期。
1、下载并安装Chatbox客户端，添加DeepSeek-R1模型作为默认推理引擎。
2、点击“Upload Files”，一次性拖入20篇PDF文献，等待OCR识别与文本提取完成。
3、输入指令：“对以上全部文献执行要点提取，输出为CSV格式表格，字段同前：研究问题、研究方法、主要发现、局限性、适用场景。”
4、点击“Export Result”，保存生成的CSV文件，用Excel打开后检查字段对齐情况并清除异常空行。
