本文将深入探讨如何利用人工智能技术来帮助科研人员进行文献综述的扩展和摘要的优化。通过采用自然语言处理、机器学习等方法，我们可以更高效地对大量文献进行分析和总结，从而为读者提供更加精准和全面的信息。

我们将介绍一种基于深度学习的方法——卷积神经网络（CNN），该方法可以有效地从文本中提取特征并用于分类任务。对于文献综述扩展问题，我们可以通过训练一个分类器来识别不同类型的文献类型，然后使用这些信息来填充空白部分。

我们还将讨论如何利用深度强化学习来优化摘要的生成。这种方法能够模拟人类在阅读过程中的决策行为，例如选择重要的事实或概念以突出显示，以及在摘要长度上有明确的限制。通过这种方式，我们可以创建出既精炼又富有层次感的摘要，满足用户的需求。

我们还会提到一些常见的文本挖掘技术和算法，如主题建模、语义相似度计算等，它们可以帮助我们更好地理解文献之间的关系，从而构建出更为精细和复杂的文献综述。

我们建议采用自动化的方式来进行文献检索和摘要生成。这样不仅可以节省人力成本，还可以提高检索效率和准确性。我们也应该关注伦理道德方面的问题，确保我们在利用人工智能技术的同时遵守相关的法律和规定。

通过结合现代人工智能技术，我们可以大大提高文献综述的扩展和摘要的质量，从而为科研工作带来更多的便利。在实施此类创新时，我们需要充分考虑到技术的应用场景、可能的风险以及如何平衡人工智能的优势与人的优势。