摘要：必应搜索（Bing）作为学术工具时，可以按以下步骤高效查找英文文献：1. 关键词优化 - 使用英文专业术语（如"machine learning"而非"机器学习"） - 添加限定词：`filetype:pdf` `site:edu` `intitle:review`2. 高级搜索语法 - 精确短语：`"deep...

必应搜索（Bing）作为学术工具时，可以按以下步骤高效查找英文文献：

1. 关键词优化

- 使用英文专业术语（如"machine learning"而非"机器学习"）

- 添加限定词：`filetype:pdf` `site:edu` `intitle:review`

2. 高级搜索语法

- 精确短语：`"deep neural network"`

- 排除词：`AI -chatbot`

- 时间限定：`after:2020`

3. 学术资源定向搜索

- 谷歌学术镜像：`site:scholar.google.com 关键词`

- 开放数据库：`site:arxiv.org` 或 `site:researchgate.net`

4. 必应学术模式

- 访问：bing.com/academic（部分区域需切换国际版）

- 使用左侧筛选栏按年份/学科过滤

5. 替代方案

- 直接访问：PubMed、IEEE Xplore等专业库

- 使用学术引擎：Google Scholar、Semantic Scholar

注意：必应的学术资源覆盖有限，建议：

通过关键词找到文献DOI后，使用Sci-Hub获取全文

组合使用多个搜索引擎交叉验证

示例搜索：

`"reinforcement learning" site:arxiv.org filetype:pdf after:2022`