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本文經(jīng)AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。
NLP工作者，尤其是文本生成領(lǐng)域的工作者們，你們福音來了！
ArXiv Text Gen Searches ——一款能夠及時、快速、精準(zhǔn)查閱論文的搜索工具。
只需點擊一下，便可直接查閱論文列表，再也不用擔(dān)心查找慢或錯過新論文。
△ ArXiv Text Gen Searches 站點頁面
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)布的電子出版物無須同行評審，不免會有良莠不齊的情況，加上缺乏完善的檢索功能，十分影響查閱效率。
△ arXiv
為解決這一問題，各種搜索工具應(yīng)運而生。
下面來看看這款，針對文本生成主題論文的神器。
文本生成（Text Generation）就是基于機器表述系統(tǒng)，將資料轉(zhuǎn)換生成自然語言，是自然語言處理（NLP）中的重要研究領(lǐng)域。
首先，開發(fā)者通過API搜索抓取得到以下類別：
實際搜索字符串：
例如”story”的API搜索字符串：
“text generation”或”natural language generation”，再加上”narrative” 、”story” 、”fiction”或”plot”四個中的任意一個。
接下來，用戶只需在頁面左側(cè)選擇類別，就能直達相應(yīng)論文列表。
例如，點擊「story」可以得到下面的結(jié)果：
然后選擇一篇文章，進入arXiv，就可以開始愉快地閱讀了，大大簡化了繁瑣的查找過程。
關(guān)于作者
△ Lynn Cherny（來自其社交網(wǎng)頁）
Lynn Cherny擁有斯坦福大學(xué)博士學(xué)位，長期探索數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)可視化、python、r、自然語言處理、人工智能等領(lǐng)域。
在站點頁面上，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。
項目代碼在GitHub中開源，感興趣的讀者可以通過文末鏈接查看。
分享文章：找論文太難？試試這款「文本生成」論文搜索工具丨開源
當(dāng)前地址：http://www.5511xx.com/article/cohdpsd.html
