AI人工智能之科研论文搜索集锦
AI人工智能之科研论文搜索集锦
- 前言
- 2023.06.19 补充了在Arxiv下载论文的Latex文件的方法,见第3节的Example 2!!!
- 1. Google学术搜索
- 2. Google搜索
- 3. Arxiv
- #Example 1:
- #Example 2:
- 4. Github
- #Example:
- 5. Paperwithcode
- 6. Connectedpapers
- 7. OpenReview
- 总结
前言
如今越来越多领域都会与计算机、人工智能方面进行跨领域融合,一个万物“AI”的时代已经到来,同时也对人们需要掌握的技能提出了更高的要求,而如何快速有效开展科研也成为跨入人工智能领域的敲门砖。论文是开展科研的基础,因此本文从作者亲身经历对论文的搜索进行了一些简单整理。
2023.06.19 补充了在Arxiv下载论文的Latex文件的方法,见第3节的Example 2!!!
1. Google学术搜索
https://scholar.google.com.hk/?hl=zh-CN
科学上网后可以以关键字形式轻松检索到相关论文,如果无法科学上网可以使用其他学术搜索等平替,比如熊猫学术https://sc.panda321.com/
2. Google搜索
https://www.google.com.hk/webhp?hl=zh-CN&sourceid=cnhp&gws_rd=ssl
通过关键字搜索即可搜索出最具代表性的论文
3. Arxiv
https://arxiv.org/
这是一个非正式学者论文社区,包含已发表录用的论文和未被期刊会议收录的论文,arxiv论文众多,质量也参差不齐,因为谁都可以将自己的论文上传上去。如下展示arxiv比较实用的用法:
#Example 1:
2023年的顶会AAAI的论文列表还未公布,但通过在arxiv搜索“AAAI2023”就能找到一些AAAI已录用的论文。
https://arxiv.org/search/?query=AAAI+2023&searchtype=all&source=header
#Example 2:
在撰写论文时,绝大多数我们的创新点的灵感或者公式都来源于他人的论文,如果重新照着别人论文从头开始手敲复杂latex公式又比较麻烦费时。其实有个非常简单的方法,就是下载原论文的Latex(如果支持的话),直接复制你所借鉴的论文中的公式到我们自己的Latex中去。
以深度聚类发表在TPAMI2022年的SOTA ProPos这篇论文为例:
⋅ \huge · ⋅ 点击“Other formats”
⋅ \huge · ⋅ 点击“Download source” 下载原始资源
⋅ \huge · ⋅ 对下载的文件重新命名,注意后缀要为“.tar.gz”
⋅ \huge · ⋅ 使用解压软件进行解压就可以得到论文的Latex文件了。用Latex工具打开,就能直接复制别人论文公式啦。
4. Github
https://github.com/
没错,github也可以找到一些现成的整理过的顶会论文列表,并且在github可以找到很多有些的awesome项目。
#Example:
以contrastive learning对比学习为例,加入awesome关键字进行检索。
进入第二个Awesome-Contrastive-Learning就能看到往年经典的对比学习论文。
5. Paperwithcode
https://paperswithcode.com/
毋庸置疑,paperwithcode因其同时含有论文及代码而受到广大好评,而且paperwithcode也是一个很活跃的社区,时不时就会有新模型算法被发布出来。不仅能找到论文和代码,更可以找到各种任务的datasets及SOTA。
6. Connectedpapers
https://www.connectedpapers.com/
本人力荐的论文查找网站,可以通过某一篇论文构建知识图谱并找寻相关内容的论文,以一篇论文为起点找寻相关论文简直不要太方便,往往可以搜索出不少优秀文章。缺点就是每个浏览器每个月只能查询四次,不过换个浏览器也是可以继续白嫖的。
7. OpenReview
https://openreview.net/
可以看到这个网站有许多顶会的论文收录列表。
总结
个人能力微薄,欢迎广大读者在评论区进行交流,分享你使用过的觉得好用的科研相关的网站。
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