白桥从凹秘史出来了。
量子比特报告|公众号QbitAI
还在使用谷歌学术搜索论文吗?
推荐找论文神器。只要输入网址或题目,几秒钟就能得到相关论文图表。
你以为他只是参考文献?不,它是与你的问题相关的论文知识图谱。
只需几秒,最常引用的、最新的、相似的论文,全部以图表的形式打包送给你!
最近,Reddit上的一位网友便分享了这样一款论文可视化工具—— Connected Papers,8小时就收获260赞。
目前,这一网站已经免费开放(网址已附文末)。
去体验之前,我们先来了解一下它究竟是如何使用的。
使用指南
一进来,它的界面是这样的:
你需要输入你要查找的论文DOI、标题、或者网址,然后点击「Build a graph」。
DOI指的是数字对象唯一标识符(Digital Object Unique Identifier),相当于就是论文的地址,例如在知网的论文界面,摘要、关键词的下方就是这个论文的DOI。
我们就以一篇论文「Task-oriented Dialogue System for Automatic Disease Diagnosis via Hierarchical Reinforcement Learning」为例。
这篇论文来自复旦大学和微软研究院,主要研究面向任务的强化学习来进行疾病诊断。
输入标题:
or,输入arXiv网址:
输入标题的时候,可能会得到一连串的选择,从中选择你所需要的即可。
但输入网址就不会有这样的「困扰」,直接跳出图表。
那么我们就来到了最重要的界面,也就是这个工具的核心所在。
界面详情
整个界面主要有四个板块,分别是任务界面、论文列表、图表、论文详情。
中间部分,就是这篇论文的相关论文图表。
相关联的论文聚集在一起,且关联度越强,线条越粗。
目前,关联采用两种方式:「共同引用」和「作者耦合」(就是作者的其他论文)。
引用度高的论文,用较大的圆圈表示。
而是按照时间顺序,最新的论文,颜色越深,反之以前的论文,颜色也就比较浅。
我们看到这当中有6篇最深的论文,都是2020年新发表的。而你搜索的论文还特意用黑色注明了。
而左右两边,就是「论文列表」和「论文详情」。
不管是在列表中点击相应的论文,还是鼠标移至图表中的「小圆圈」,右边都可以显示出论文详情来。
而在界面上面的任务栏,有两个「Prior works」(以前的工作)和「Derivative works」(衍生的研究)的功能。
例如,选择「Prior works」。在界面中间就会出现论文列表,这些论文是图中最常被引用的论文,可以说是这个领域重要的开创性著作。
你可以选择标题、作者、年份、引用来排序。
创始人是阿里员工
创始人名叫Eddie Smolyansky,来自以色列。
他一直从事机器学习和计算机视觉研究。
曾是以色列相机科技公司Corephotonic的算法工程师,这一公司于去年被三星收购。
而后创立了Visualead(视觉码),这一初创公司专注于VR/AR技术。
就在2017年,阿里巴巴以5000万美元收购了这家公司,在当时可是阿里巴巴集团在以色列的首次收购。
阿里将Visualead整合到「达摩院」中,强化他们的VR/AR技术,并以此建设以色列研发中心。
他也由此就成为了Visualead的团队负责人。
所以,也是阿里员工了。
不过现在,在“让天下没有难做的生意”的同时,Eddie Smolyansky也希望“让天下没有难找的论文”。
快去试试吧~
网址:
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们,第一时间获知前沿科技动态