科学文章数量激增，质量控制变得重要。传统同行评审耗时且易出错，自然语言处理（NLP）有潜力改进这一过程。本文探讨了AI会议审稿中NLP的应用，分析了数据获取和伦理等挑战，并创建了数据集仓库。呼吁科学界和政策制定者合作，推动NLP在科学质量控制中的应用。

本研究提出了一种自动、准确和灵活的算法，能够从数字化科学文章中直接提取各种元数据，包括基本文档元数据、结构化全文和参考文献部分。该算法通过在大规模、多样化的数据集上训练监督和无监督机器学习算法实现，具有较高的精度，适用于分析异构文档集合。与其他类似解决方案的比较也证明了我们的算法在大多数元数据类型上表现优于竞争对手。

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