Search papers and group them
檢索工具
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ACL Anthology
各種會議文章集合，連會議帶年份，進去搜索自己需要的關鍵詞即可，
當然會有延遲，并不是會議出來就直接能看到， -
限定文獻檢索：arXiv
arXiv是由康奈爾大學運營維護的一個非盈利的資料庫，由于免費，學術研究人員可以在其他頂會或者期刊沒有錄用之前，將自己最新的研究成果發布到該平臺上，一方面是為了擴大宣傳提升自己的影響力；另外一方面是為了保護自己的科研成果，因為無論會議和期刊從投出到最終可以檢索，都需要長時間的等待，很難保證期間自己成果不被別人剽竊，arXiv可以證明論文的原創性，
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知網啊、谷歌學術啊這些常用的一般都用不到了，因為ACL已經收錄的比較完美了，
組織方法
通過一些方法將文章分類組織起來，安利一個文獻管理軟體：zotero
- By conferences 通過會議
- By preprint or not
需要及時更新，因為arxiv上預發表的文章你可以參考，但是文章被會議或者文獻收錄以后以后你需要參考它具體出自哪里，所以arxiv上找的那些預發表的文章需要定期更新， - By problems 根據問題
- By methods（models） 根據方法
初學者可以這樣分，但是當你看多了以后會發現這些方法下還是有很大差異，所以只建議初學者這樣，- CNN
- RNN
- GNN
- Transformer
- Attention
- Reinforcement
- ……
- By dataset（text type） 根據資料集
- DUC
- LCSTS
- CNN/Daily
- ……
- By optimize methods（depends on your own idea）
Select the better paper
同樣都是讀文獻，要把時間用在好文獻上，就是所謂的好鋼用在刀刃上，大致可以從以下幾個指標來分辨文獻好壞：
- conference
多看會議文章，少看期刊文章，因為會議文章比較新，而期刊上的文章一般都隔了一年以上了，下邊安利幾個會議：- NLP domain
- ACL
- COLING
- EMNLP
- NAACL
- General AI
- AAAI
- IJCAI
- NIPS
- ICLR
- Chinese NLP
- NLPCC
- CCKS
- CCIR
- NLP domain
- relation
跟你做的方向最最最相關的，不要什么都看，就算看也不要精讀，沒精力做那么多的， - citation
參考數量啊，肯定是參考數量越多質量肯定會好一點啊，
下圖雖然兩個文章都是頂會，但是優先看參考數量比較多的啊，
- influence
論文看多了以后會發現每年的論文都是這幾個大組做的，找到這幾個大佬之后，以后可以集中看他們寫的， - code
有沒有代碼開源，判斷是不是ppt專案，最好選有代碼的paper，
the reading order you should follow
不要只看題目標題啊！！！有的文獻題目和內容可能差距挺大的，
- abstract
看文獻一般先看摘要，通過摘要篩選，從摘要你一般可以獲得下面的資訊，- subarea
- problems
- proposal/method
- Datasets
- performance
- introduction
回顧前人成果，提出自己想解決的問題 - experiment + conclusion
實驗和成果 - proposal
要精讀的時候再看方法，不精讀的文章可以跳過這段，- 看圖
- 看創新性
- 看公式
Write down the notes
對每一個文章做好分類標記，到時候找起來也方便，至于怎么分類怎么標記就看你自己的喜歡了，
- From（Conferences/Journals/ArXiv）
- Institution
- Paper
- Topic
- Aim
- Problem to solve
- Solutions
- Strengths
- Limitations
- Datasets
- Evaluation scores
- Code
安利
最后安利一下fastNLP：fastNLP 中文檔案，放在github上，主要是復現了一些NLP文章的代碼，
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標籤：AI