引言

每当我们接触一个新技术领域时，往往需要借助大量的文献调研，来梳理研究现状。

尤其是在人工智能、计算机等领域，技术发展日新月异，新方法层出不穷。有时候自己闷头看了一大堆文献，依旧感觉思路不清晰。

这时，connected papers可以帮你快速搞清楚，感兴趣的研究领域都有哪些关联文章、此前有哪些重要工作、并对最新研究工作进行追踪。

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神器1：connected papers

这是一款检索相似、关联论文的工具，用知识图谱的方式，将关联文献的脉络呈现出来。

https://www.connectedpapers.com/

输入一篇论文的标题，connected papers会为你构建一个该领域类似论文的图谱。你可以从图谱中发现你感兴趣领域的趋势，对领域内文献引用动态有一个真实的、可视化的理解，并对最新发表的重要论文工作及时进行跟进。

关联文献图谱

在搜索框输入你感兴趣的文章标题，可以看到下图所示的图谱：

• 在关联论文图谱中，每个节点是一篇与初始论文相关的学术论文，论文按照相似度排列。
• 点击每一篇文献或节点，右侧会显示这篇文献的摘要信息，还可以在semantic scholar引擎中查看其他具体信息。这个神器在后文中会具体介绍。
• 节点大小是被引次数。节点颜色表示发表年份的远近。

过往工作

Prior Works可以查看这篇论文之前的过往工作。

用表格形式列出关联图谱中最常被引用的论文，它们通常是该领域重要的开创性工作。

衍生工作

Derivative Works可以查看这篇论文的衍生工作。

衍生工作主要是那些引用了关联文献图谱中的许多论文的文献。这通常意味着它们可能是该领域的综述文章，或者是受图谱中许多论文启发的近期相关著作。

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神器2：semantic scholar

这是一个基于机器学习的文献检索引擎，增加了对文献的语义内容理解。

https://www.semanticscholar.org/

输入你想找的文章或者关键词，就可以进行文献检索。

文献检索常用的功能基本都有，这里主要介绍一下semantic scholar特色的功能。

文献检索

首先，搜索“image caption”这个领域的文献，先按引用数排序，查找这个领域引用量最高的一些文献：

可以在"引号上悬停，查看这篇文献近年来的引用情况。

点开一个文献，这篇文献的相关信息如下图所示，semantic scholar会在文章摘要中自动高亮文章的核心方法（key method）：

被引情况

semantic scholar会将该文献的被引，按不同类别进行呈现：

• Highly Influential Citations是基于AI技术自动判断出的高影响力被引。
• Background citations 是在其他文献的背景介绍中引用。
• Methods citations 是在其他文献的方法中引用。
• Results citations 是在其他文献的结果中引用。

Semantic Reader阅读器

在文献下方点击View With Semantic Reader按钮，可以用自带的语义阅读器来阅读这篇文献，比传统阅读器更高效、更智能。

Semantic阅读器是基于来自AI2、UC伯克利和华盛顿大学的语义学者团队的研究。

当前支持的功能包括：

• 单击引文：可以直接查看该引文的摘要
• 单击数学符号：可以查看其在整个文献中的用法

查看引文的功能在阅读Related Work时尤其实用，无需下载对应的参考文献，在Semantic阅读器里可以直接查看参考文献的摘要和关键信息。

通过这几个功能，Semantic阅读器可以提高你的阅读效率，帮你快速查看关键内容。

小结

• connected papers 可以帮你快速查找本领域的关联文献，梳理文献的发展脉络。

• Semantic Sc​​holar 可以帮你找到合适的论文，并帮助你快速阅读到最重要的内容。

• 这两个文献工具配合使用，可以大大提高你的文献调研效率。

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