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　　凹庙子豪

　　Qubit 报告 |公众号QbitAI

　　NLP 工作者，尤其是文本生成领域的工作者，你的福音来了！

　　ArXiv Text Gen Searches——一种可以及时、快速、准确地搜索论文的搜索工具。

　　一键直接访问论文列表，再也不用担心搜索速度慢或遗漏新论文了。

　　△ArXiv Text Gen Searches 网站页面

　　一键检索论文

　　一些数学家和科学家经常将论文先上传到 arXiv，然后再提交给专业学术期刊。

　　由于arXiv上发表的电子出版物不需要同行评审，难免会出现好坏参半的结果，缺乏完善的检索功能，大大影响了检索效率。

　　△arXiv

　　为了解决这个问题，各种搜索工具应运而生。

　　我们来看看这个，一个为文本生成主题论文的神器。

　　文本生成（Text Generation）是基于将数据转换为自然语言的机器表示系统。是自然语言处理（NLP）的一个重要研究领域。

　　首先，开发者通过API搜索找到以下几类：

　　实际搜索字符串：

　　例如，“story”API 搜索字符串：

　　“文本生成”或“自然语言生成”，加上“叙事”、“故事”、“小说”或“情节”中的任何一项。

　　接下来，用户只需在页面左侧选择一个类别，就可以直接进入对应的论文列表。

　　比如点击“story”，得到如下结果：

　　然后选择一篇文章文章，输入arXiv，就可以愉快的开始阅读了，大大简化了繁琐的搜索过程。

　　关于作者

　　△ Lynn Cherny（来自他的社交页面）

　　Lynn Cherny 拥有博*敏*感*词*。来自斯坦福大学，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ArXiv上没有发表过的优秀论文，并且还在不断更新中。

　　项目代码在GitHub开源，有兴趣的读者可以通过文末链接查看。

　　门户：

　　GitHub 项目地址：

　　——结束——

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