来自：NLP情报局

去年五一，我正在洛阳旅行，本已收到了腾讯公司的offer，准备假期过后去实习。这时候导师突然来了电话，让我6月份回实验室做科研。

一瞬间我觉得自己好悲惨，大厂实习泡汤了，研究生最后一段自由时光也成了泡影。

科研的主题是Text2SQL，就是把一句话翻译成对应的SQL语句。这是我毕业的开题方向，当初对NLP这个朝阳领域很感兴趣，有几个不错的idea。可我也就止步于此，没尝试过代码实现，看的论文不到10篇，处境很尴尬。

放弃了实习的念头，我在6月底重回实验室后，经历半年多我终于对Text2SQL领域有了清晰的认识。完成毕业论文的同时，产出了paper和专利，并在10月份获得了耶鲁大学Text2SQL比赛的全球第二名。

从开始的懵懂、工程能力不足到最终收获了还不错的结果，我对这半年多经历用了3个方面来概括：

1.阅读领域内近3-5年顶会论文

2.站在巨人的肩膀上，强化工程能力

3.充分利用学校和实验室资源

一、阅读领域内近3-5年顶会论文

阅读已有工作是开展科研的必经之路，既是为了站在一个制高点饱览研究领域这块蛋糕，也是为了提升学术嗅觉与idea能力。同时，可以避免想出了一个很好的idea立即开始复现，结果提交论文时才发现，这个点早就被别人做掉了的极端现象。

高效收集paper的4个途径：

1）在研究领域的公开赛事或榜单上学习Top名次的解决方案（一般都有相应的论文链接）。比如Text2SQL领域有：WikiSQL、TableQA、Spider、CoSQL等比赛，里边有大量值得学习的paper。

2）收集2-3篇综述论文。一篇好的综述概括了该领域的整体进展、已有工作以及潜在的研究方向等等，能够给予我们启发，事半功倍。

3）在谷歌学术上通过关键词搜索相关论文。论文质量可以根据引用数量、会议等级来衡量。

点击某一篇文章的“被引用次数”链接，可以跳转进入引用了这篇论文的界面，继续寻找有价值的论文。很多论文其实没有精读的必要，我们在收集了一批论文后，不妨先读读摘要、实验、结论部分，再确定是否需要通篇精读，以提高效率。

当然一些经典的paper是一定要看的，比如做NLP肯定不能错过Transformer、BERT等等。

4）在Github上搜索资源整合项目。如果这个领域比较热门或者正处于上升期，一般都会有热心用户分享自己整理的资料。例如，关于Text2SQL我已经整理好了一份大礼包，包含了背景、论文、数据集、解决方案、应用案例等内容，帮助感兴趣的小伙伴们节省时间：

 https://github.com/yechens/NL2SQL

二、站在巨人的肩膀上，强化工程能力

有了学术积累和idea后，就需要快速复现idea。刚开始我有一个误区：科研一定要从0做到1。

后来导师告诉我大可不必这样。聪明的人会先参考别人的解决方案(特别是SOTA)，在学习过程中强化工程和coding水平，形成更优雅的代码风格。这就像站在巨人的肩膀上，我可以基于他们的工作实现自己的想法，取其精华，去其糟粕。

还是以Text2SQL为例。这个任务的数据处理部分特别繁琐，需要同时考虑文本和数据库信息，仅预处理就包含了上千行代码。我参考了Spider上的Top方案后，发现大家在这部分有很多思路是共通的，完全可以借鉴。这样一来，我可以把更多精力放在模型结构设计和后处理上，这两者对最终结果有关键影响。

有的同学表示说，“自己之前没有太多接触神经网络，现在要改实验代码，觉得好难”，这就涉及基本功问题了。我们每天需要额外挤时间来补漏洞，提升自己的coding能力。

如果喜欢看书，我推荐Keras之父的《Python深度学习》和李沐老师的《动手学深度学习》。两本书我都认真看过，非常经典和通俗易懂。

三、充分利用学校和实验室资源

最后一个关键是学会充分利用现有资源，这个资源包括学术资源、人力资源、硬件资源。

学术资源

最直接的学术资源就是实验室的师兄师姐们，还有大Boss——导师。

师兄中肯定有人发过paper，无论是写作还是关于编程和技巧，和他们聊过之后都给我带来了启发。导师是我研究领域中的权威人物，可以帮助我把关idea是否work、是否有足够的竞争力，甚至在没有任何思路的时候点醒我，提供有价值的idea。

人力资源

导师精力有限，往往神龙见首不见尾，不可能顾及所有人，所以带领学弟学妹们的工作一般留给了高年级同学。如果研究的方向他们也感兴趣，大家完全可以一起合作。例如让coding能力强的师弟帮忙做一些实验，coding弱些的同学分析数据和badcase，便于我迭代模型。不仅让他们有所收获，也帮助我分担了很多工作量，一举多得。

如果能带学弟学妹们投中论文，我想他们一定会从心里发出感激的，没准也更愿意在今后的工作中加上我的名字。

硬件资源

俗话说巧妇难为无米之炊，做科研有了idea和coding能力，没有机器也还是白搭。所以无论是在实验室还是公司，要善于利用资源。

我在实验室时，老板很慷慨的采购了服务器，还有Tesla V100显卡让我们做实验。实验室24h可以进出，提供免费饮用水和咖啡。如果做出了成绩（比如会议中稿，比赛拿下SOTA）会有丰厚的物质奖励。

如果实验室没有这些硬件资源，应该主动和老板沟通，请他帮忙协助解决。

总结

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

做科研是一条艰辛的路，特别是从0到1的过程。但是通向光明之路，从来没有一帆风顺的选择。

为了避免拖延症和摸鱼，我会给自己罗列各个阶段的deadline，然后从学术调研、coding实验、多次迭代方面进行攻坚。如果真的感觉很累，我会停下来离开实验室，去球场和朋友打球；或者跑跑步，呼吸新鲜空气，让自己清醒放松。

最后推荐几个深度学习方向科研工作的神器吧，希望能为同学们的科研道路提供帮助：

arxiv：论文收录网站（防止自己的idea被剽窃，完成论文后可以先挂上去，证明原创性）；

PaperwithCode：论文和代码的结合工具，包含了很多NLP、CV方向的SOTA论文和模型实现；

dblp：计算机英文资料收集网站，支持各种字段搜索（会议、作者、时间等）；

Connected Paper：论文引用信息可视化工具，分析出文献的前世今生；

NLPIndex：NLP学术搜索神器，同时链接了paper、code、graph，是上述上个神器的综合体；

Deepl：翻译神器，特点是地道，更接近真人翻译（略胜于谷歌翻译）

diagrams：画图好帮手，制作高大上的流程图、模型图必备，可以在线导出为pdf高清矢量图（放大后图片细节不失真）

参  考  资  料

[1] https://github.com/yechens/NL2SQL

[2] arxiv: https://arxiv.org/

[3] PaperwithCode:https://paperswithcode.com/

[4] dblp: https://dblp.uni-trier.de/

[5] ConnectedPaper: https://www.connectedpapers.com/

[6] NLPIndex: https://index.quantumstat.com/

[7] deepl: https://www.deepl.com/translator

[8] diagrams: https://app.diagrams.net/

[9] Spider: https://yale-lily.github.io/spider

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