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优采云 发布时间: 2022-11-07 22:40完美:它是公认的年度最佳网站~你需要的功能全部都能满足你！
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解决方案:Kaggle八项大奖斩获其6：用于筛选和分析文献的AI
木衣起源于奥飞寺
量子位报告 | 公众号QbitAI
近日，用于筛选和分析文献的 AI 工具 Paperai 登上了 Reddit 热榜。
原因：他在 CORD-19（COVID-19 文献数据集）Kaggle 挑战赛中获得了 6 个大奖。
对于这个工具，开发人员说：
将研究人员从繁琐的文献筛选中解放出来，使他们能够更多地专注于他们的核心工作。
这是什么神器？让我们仔细看看。
Kaggle CORD-19 获得 6 个奖项
Kaggle CORD-19 Challenge，全称是COVID-19 Open Research Dataset Challenge。
主办方准备了一个庞大的文献数据库，其中收录超过 200,000 篇学术论文，其中超过 100,000 篇与 COVID-19 研究相关。
比赛希望世界各地的人工智能专家能够利用文本挖掘工具完成比赛中的各项任务。
最后，帮助研究人员有效地从大量文献中进行搜索，以帮助推进 COVID-19 研究。
在这样的比赛中，本文获得了8项任务奖中的6项：
对于一个在多个任务中无处不在的工具，这无疑是一个巨大的成功。
那么，在如此强大的工具背后，它是如何工作的呢？
句子嵌入索引分析 CORD-19
简单来说，该模型是一个句子嵌入索引和一个带有文章的SQLite数据库的组合。
首先，每个 文章 被解析成句子并与 文章 元数据一起存储在 SQLite 中。
SQLite 本身有一个虚拟表模块 FTS5，可以实现全文搜索。
这个全文搜索引擎允许用户有效地搜索收录一个或多个搜索词的大量文档集合。
SQLite 对 FTS5 的默认加权方案是 tf-idf，此外，它还支持 BM25，可以进一步提高性能。
之后，使用 FastText+BM25 创建句子嵌入索引。
BM25 是一个词袋检索功能，它根据每个文档中出现的查询词对一组文档进行排序。
最后，开发人员选择使用 FastText 来检索每个标记的词嵌入。为了构建句子嵌入，可以将嵌入平均在一起以创建单个嵌入向量。
所以，在各种Buffs的加持下，我们可以看到的是：
在整个语料上，通过预训练得到FastText向量，并加入BM25辅助索引和排列。最后，获得带有句子嵌入索引的 文章，这有助于检索产生最相关的结果。
最后，对检索到的句子进行分析，并通过 TextRank 算法运行，以便在最终报告中突出显示它们。
以上图为例，搜索到目标后，系统会输出文档的基本信息，如日期、研究方向、期刊等。
之后，将对您检索到的问题进行句子提取和文献排序。最后，在文献中，句子将以框架的形式突出显示。
目前，检索生成的报告支持多种格式的输出：
Markdown（默认），输出 Markdown 报告。CSV，输出 CSV 报告。注释，从 文章 中提取结果，并对原创 PDF 文件进行注释。
目前该项目已经在Github上开源，感兴趣的小伙伴可以点击下方链接访问。
红迪链接：
Github 链接：
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