关键词
关键词主要从论文标题、摘要及正文中提炼出来，需要准确反映论文的核心主题和专业领域。关键词的选择不仅有助于标引人员进行主题词的选取、数据库的建立以及文献的检索，而且也便于读者高效检索和引用相关学术成果，从而促进学术交流的深入进行。因此，这篇文章主要目的在于探讨如何在学术论文写作中有效地选取关键词，以确保论文的传播和影响力。精准的3-5个高频词汇排列有序，是论文主题与关注焦点的准确代表。
下面我们使用DeepSeek、ChatGPT4以及Kimi辅助关键词选取。
提示词：
你现在是一名[计算机理论专家]，研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在信号处理中的应用]主题的学术论文，我选择标题《基于生成对抗网络 (GAN) 的图像超分辨率重建及其在医学图像处理中的应用》，根据摘要内容，帮我选择精准的3-5个高频关键词，是论文主题与关注焦点的准确代表。并做简要说明。
DeepSeek：
关键词选择及说明
根据摘要内容，为您选择以下 3-5 个高频关键词，并做简要说明：
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生成对抗网络 (GAN): 本文的核心技术，用于实现图像超分辨率重建。
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图像超分辨率重建: 本文的研究主题，旨在提高图像的分辨率和清晰度。
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医学图像处理: 本文的应用领域，重点关注医学图像的超分辨率重建。
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深度学习: GAN 属于深度学习的范畴，本文也涉及深度学习在图像处理中的应用。
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MRI/CT/X 光: 具体的医学图像类型，用于体现研究的应用价值。
关键词选择说明:
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以上关键词涵盖了本文的核心技术、研究主题、应用领域和具体方法，能够准确代表论文的主题与关注焦点。
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关键词数量控制在 3-5 个，符合学术论文的规范。
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关键词按照重要性排序，方便读者快速了解论文的核心内容。
建议:
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您可以根据自己的研究内容和论文结构，对关键词进行微调。
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在论文写作过程中，注意关键词的准确性和一致性。
关键词: 生成对抗网络，图像超分辨率重建，医学图像处理，深度学习
ChatGPT-4：
对于你的论文《基于生成对抗网络 (GAN) 的图像超分辨率重建及其在医学图像处理中的应用》，以下是几个精准的关键词及其简要说明：
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生成对抗网络 (GAN)
关键词“生成对抗网络”直接对应于你论文的主要技术和方法。它是实现图像超分辨率的核心算法，对于描述论文的技术基础非常关键。 -
图像超分辨率重建
该关键词表明论文的技术目标，即使用GAN技术提高图像的分辨率。它是描述研究具体应用方向的关键词，也是图像处理领域的一个热门研究主题。 -
医学图像处理
此关键词突出了论文研究的应用领域，即医学图像。它说明了GAN在超分辨率重建技术中对医学领域的具体贡献和应用，是连接技术与实际应用的桥梁。 -
深度学习
虽然论文主要聚焦于GAN，但“深度学习”作为一个宽泛的关键词，能够吸引对广泛AI技术感兴趣的读者。它有助于描绘出该项研究在人工智能技术中的位置和背景。 -
诊断辅助技术
这个关键词强调了研究成果在实际医疗诊断中的应用潜力和实际价值。突出GAN技术在提高诊断准确性和效率中的作用。
这些关键词共同涵盖了你论文的技术基础、研究方向、应用领域及其实际价值，为读者提供了清晰的研究概览。
Kimi：
高频关键词及说明
1.生成对抗网络 (GAN)
说明：GAN是本文的核心技术，用于实现图像超分辨率重建。它通过生成器和判别器的对抗训练，生成高质量的高分辨率图像，是论文的主要研究对象。
2.图像超分辨率重建
说明：这是论文的主要应用方向之一，旨在从低分辨率图像生成高分辨率图像。超分辨率重建技术在医学图像处理中具有重要应用价值，能够显著提高图像的分辨率和质量。
3.医学图像处理
说明：医学图像处理是本文的应用领域，特别是在医学诊断和治疗中，高分辨率图像能够提供更清晰的图像基础，有助于提高诊断的准确性和可靠性。
4.深度学习
说明：深度学习是实现GAN和图像超分辨率重建的技术基础。通过深度学习模型，可以自动学习图像的特征和模式，从而实现高效的图像处理。
5.图像增强
说明：图像增强是医学图像处理中的一个重要任务，通过GAN技术可以显著提升图像的细节和对比度，增强图像的视觉效果，为医学诊断提供更好的支持。
关键词列表
生成对抗网络 (GAN)
图像超分辨率重建
医学图像处理
深度学习
图像增强
这些关键词不仅涵盖了论文的主要研究内容，还突出了其在医学图像处理领域的应用价值，能够准确代表论文的主题与关注焦点。
来看看输出区别，从内容上看三个平台输出的关键词的内容区别不大，ChatGPT-4输出的内容最简洁、Kimi相对全面，而DeepSeek在最后还额外给出了关键词选取的建议，相对来说最为详细。