子豪 發(fā)自 凹非寺量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

NLP工作者，尤其是文本生成領(lǐng)域的工作者們，你們福音來(lái)了！

ArXiv Text Gen Searches ——一款能夠及時(shí)、快速、精準(zhǔn)查閱論文的搜索工具。

只需點(diǎn)擊一下，便可直接查閱論文列表，再也不用擔(dān)心查找慢或錯(cuò)過(guò)新論文。

△ ArXiv Text Gen Searches 站點(diǎn)頁(yè)面

一鍵檢索論文

一些數(shù)學(xué)家及科學(xué)家常常先將論文先上傳至arXiv，再向?qū)I(yè)的學(xué)術(shù)期刊提交。

由于arXiv上發(fā)布的電子出版物無(wú)須同行評(píng)審，不免會(huì)有良莠不齊的情況，加上缺乏完善的檢索功能，十分影響查閱效率。

△ arXiv

為解決這一問(wèn)題，各種搜索工具應(yīng)運(yùn)而生。

下面來(lái)看看這款，針對(duì)文本生成主題論文的神器。

文本生成（Text Generation）就是基于機(jī)器表述系統(tǒng)，將資料轉(zhuǎn)換生成自然語(yǔ)言，是自然語(yǔ)言處理（NLP）中的重要研究領(lǐng)域。

首先，開(kāi)發(fā)者通過(guò)API搜索抓取得到以下類別：

實(shí)際搜索字符串：

例如”story”的API搜索字符串：

“text generation”或”natural language generation”，再加上”narrative” 、”story” 、”fiction”或”plot”四個(gè)中的任意一個(gè)。

接下來(lái)，用戶只需在頁(yè)面左側(cè)選擇類別，就能直達(dá)相應(yīng)論文列表。

例如，點(diǎn)擊「story」可以得到下面的結(jié)果：

然后選擇一篇文章，進(jìn)入arXiv，就可以開(kāi)始愉快地閱讀了，大大簡(jiǎn)化了繁瑣的查找過(guò)程。

關(guān)于作者

△ Lynn Cherny（來(lái)自其社交網(wǎng)頁(yè)）

Lynn Cherny擁有斯坦福大學(xué)博士學(xué)位，長(zhǎng)期探索數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)可視化、python、r、自然語(yǔ)言處理、人工智能等領(lǐng)域。

在站點(diǎn)頁(yè)面上，他還分享了未發(fā)布在ArXiv上的優(yōu)秀論文，并且持續(xù)更新中。

項(xiàng)目代碼在GitHub中開(kāi)源，感興趣的讀者可以通過(guò)文末鏈接查看。

傳送門：https://arnicas./text-gen-arxiv-papers/

GitHub項(xiàng)目地址：

https://github.com/arnicas/text-gen-arxiv-papers/

— 完 —