本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,找论转载请联系出处。文太文本
NLP工作者,难试尤其是试款生成搜索文本生成领域的工作者们,你们福音来了!论文
ArXiv Text Gen Searches ——一款能够及时、工具丨开快速、找论精准查阅论文的文太文本搜索工具。
只需点击一下,难试便可直接查阅论文列表,试款生成搜索再也不用担心查找慢或错过新论文。论文

△ ArXiv Text Gen Searches 站点页面
一些数学家及科学家常常先将论文先上传至arXiv,工具丨开再向专业的找论学术期刊提交。
由于arXiv上发布的文太文本电子出版物无须同行评审,不免会有良莠不齐的难试情况,加上缺乏完善的检索功能,WordPress模板十分影响查阅效率。

△ arXiv
为解决这一问题,各种搜索工具应运而生。
下面来看看这款,针对文本生成主题论文的神器。
文本生成(Text Generation)就是基于机器表述系统,将资料转换生成自然语言,是自然语言处理(NLP)中的重要研究领域。
首先,开发者通过API搜索抓取得到以下类别:

实际搜索字符串:

例如”story”的API搜索字符串:
“text generation”或”natural language generation”,再加上”narrative” 、”story” 、”fiction”或”plot”四个中的任意一个。
接下来,用户只需在页面左侧选择类别,就能直达相应论文列表。云服务器
例如,点击「story」可以得到下面的结果:

然后选择一篇文章,进入arXiv,就可以开始愉快地阅读了,大大简化了繁琐的查找过程。

关于作者

△ Lynn Cherny(来自其社交网页)
Lynn Cherny拥有斯坦福大学博士学位,长期探索数据科学、数据可视化、python、r、自然语言处理、人工智能等领域。
在站点页面上,他还分享了未发布在ArXiv上的优秀论文,并且持续更新中。
项目代码在GitHub中开源,感兴趣的读者可以通过文末链接查看。
传送门:
https://arnicas.github.io/text-gen-arxiv-papers/GitHub项目地址:
https://github.com/arnicas/text-gen-arxiv-papers/

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