AI Auto-Metadata
LLM đọc trực tiếp PDF lỗi font, thiếu DOI và điền chính xác tác giả, năm, tạp chí, số trang — không còn “Unknown Author”.
MVP đang mở đăng ký sớm — miễn phí
Đừng để định dạng trích dẫn quyết định điểm luận văn của bạn
AI đọc PDF tiếng Việt lỗi metadata, tự điền thông tin và xuất trích dẫn đúng chuẩn ĐH FPT, TCVN, IEEE, APA — thay cho EndNote 6 triệu đồng.
Miễn phí cho sinh viênMã nguồn mở trên nền CalibreHỗ trợ tiếng Việt trước tiên
co-cite.vn/thu-ngay
AI PARSERKéo thả file PDF vào đâyTiếng Việt / tiếng Anh · kể cả scan lỗi font · tối đa 25MBChọn file PDF
Không lưu file của bạn — xử lý xong là xóa ngay.
Metadata do AI trích xuấtKẾT QUẢ MẪU
- TÁC GIẢ
- Nguyễn Văn Hùng, Trần Thị Mai
- NĂM
- 2024
- TIÊU ĐỀ
- Ứng dụng học sâu trong phân tích cảm xúc văn bản tiếng Việt
- TẠP CHÍ
- Tạp chí KH&CN — ĐH Đà Nẵng
- TẬP / SỐ / TRANG
- 22 (5), tr. 45–52
[1] N. V. Hùng và T. T. Mai, “Ứng dụng học sâu trong phân tích cảm xúc văn bản tiếng Việt,” Tạp chí KH&CN — ĐH Đà Nẵng, vol. 22, no. 5, tr. 45–52, 2024.
Kết quả mẫu từ một bài báo Tạp chí KH&CN ĐH Đà Nẵng — thử với chính file của bạn.
1.8strung bình mỗi PDF
12+style ĐH Việt Nam & quốc tế
0đmã nguồn mở, miễn phí
6/6trường metadata tự điền
Tính năng chính
Trợ lý AI cá nhân + mạng lưới tri thức của cộng đồng
Chat với thư viện (RAG)
Hỏi bằng tiếng Việt, nhận câu trả lời kèm trích dẫn tới đúng trang trong kho tài liệu cá nhân của bạn.
Shared Reading Circles
Highlight và ghi chú đồng bộ thời gian thực cho cả nhóm nghiên cứu — giảng viên thấy ngay tiến độ đọc.
University Styles Hub
Cộng đồng đóng góp & upvote style chuẩn từng trường — ĐH FPT, ĐHBK, ĐHQG-HCM, TCVN, IEEE, APA.
Nộp luận văn đúng chuẩn ngay lần đầu tiên
Để lại email — chúng tôi gửi bản dùng thử chính thức và mời nhóm bạn vào Shared Reading Circle đầu tiên.