今年 NeurIPS 大會論文已經(jīng)放榜，終于可以學(xué)習(xí)一下大佬們的研究了。
不過，打開電腦，隨便點開一篇，就是一大段密密麻麻的文字糊臉…… 只是摘要就有這么長，還有 2300 多篇，這工作量實在勸退。
能不能讓論文們都做一道經(jīng)典的語文題：“用一句話概括全文內(nèi)容”？還真可以。
最近 Reddit 上的一位博主發(fā)布了一篇今年的 NeurIPS 大會論文匯總，其中的每篇論文下方（紅框中）都有一句由 AI 生成的高度凝練的總結(jié)。
而這款 AI 文本分析軟件，其實就是東京工業(yè)大學(xué)團隊開發(fā)的 Paper Digest。
它號稱能幫你把論文閱讀時間減少到 3 分鐘。
除了總結(jié)論文內(nèi)容以外，它還可以篩選出已經(jīng)發(fā)布代碼的論文。
同樣，這次 NeurIPS 大會上的 200 多篇已發(fā)布代碼的文章也被匯總了出來（可能會有疏漏）。
點擊“code”，就可以直接跳轉(zhuǎn)到相應(yīng)的 GitHub 頁面。
AI 如何做好概括題
那這個 AI 文本分析神器應(yīng)該怎么用呢？
很簡單，先打開 Paper Digest 的官網(wǎng)。完成一些注冊工作后，滑到一個搜索框的界面：
在這個搜索框里填上你要總結(jié)概括的論文的 DOI 號。
DOI 號就像論文的身份證號，是獨一無二的。以隨便打開的一篇論文為例，它長這樣（紅框中即為 DOI 號）：
填完之后，點擊“Digest”就開始總結(jié)了：
只需幾秒鐘，就會有一句話的總結(jié)輸出，你也可以選擇一個最合適反饋給 Paper Digest，幫他們豐富數(shù)據(jù)庫。
除了輸入 DOI 號，如果你有本地的論文 PDF 文件，也可以直接導(dǎo)入。
是不是很方便？其實這樣方便好用的模型還不止一種。
比如，在一款免費學(xué)術(shù)搜索引擎 Semantic Scholar 里，也加入了一個類似的高度概括 AI：TLDR。
TLDR（Too Long，Don’t Read），其實就是太長不看的意思……
在 Semantic Scholar 上搜索論文時，帶有 TLDR（紅框）標(biāo)志的就是 AI 生成的一句話總結(jié)。
具體到方法原理上，我們不妨以 TLDR 為例一起來看看。
舉個例子，下圖中上邊的格子中是摘要，簡介，結(jié)論中相對重要的段落和句子。TLDR 會標(biāo)記出突出的部分，然后組合成一個新的句子。
它的訓(xùn)練邏輯也很容易理解。簡單來說，就是先確定一個標(biāo)準(zhǔn)答案，然后把標(biāo)準(zhǔn)答案打亂，再讓 TLDR 嘗試復(fù)原。
這和人類提煉概括的過程也很像。概括本身也需要忽視一些干擾，然后提取出最重要的部分。
所以在訓(xùn)練之前要準(zhǔn)備兩個數(shù)據(jù)庫，也就是標(biāo)準(zhǔn)答案：一個是 SciTLDR，它包含接近 2000 篇計算機科學(xué)相關(guān)論文，每篇論文都有一個最好的總結(jié)。
另一個是論文-標(biāo)題對數(shù)據(jù)庫。由于標(biāo)題中一般有很多重要的語句，對生成 TLDR 來說很有幫助。
將這兩個數(shù)據(jù)庫分別加上控制碼“<TITLE>”和“<TLDR>”之后進行混合，送入 BART 模型。
最后的 BART 模型是一個基于 Transformer 的預(yù)訓(xùn)練 sequence-to-sequence 去噪自編碼器，它的訓(xùn)練步驟主要有兩步：
首先用任意噪聲破壞函數(shù)文本，相當(dāng)于把標(biāo)準(zhǔn)答案打亂。然后讓模型學(xué)習(xí)重建原來的文本。這整個學(xué)習(xí)策略就是 CATTS。
來看看效果如何。
下圖中 TLDR-Auth 是論文作者本人寫的總結(jié)，TLDR-PR 是本科學(xué)生讀完論文寫的總結(jié)。
BART 和 CATTS 分別是原有模型和 CATTS 模型給出的總結(jié)。
從重合度看起來效果還是不錯的。
相關(guān)推薦還需下功夫
不過，不論是 TLDR 還是 Paper Digest，都有不完善的地方。
TLDR 只針對計算機科學(xué)的論文進行了總結(jié)。
而對于 Paper Digest，網(wǎng)友表示它雖然概括做得很好，但是相關(guān)推薦實在是不行，今后仍需改進。
而且 Paper Digest 并不適用于所有論文。
目前，它只對來源于開放獲取期刊的論文或者本地 PDF 文件導(dǎo)入的論文有效。
但是不論哪種文本分析 AI，都可以快速獲取論文高度凝練的概括信息。
如果大家想快速了解今年 NeurIPS 大會的論文情況，可以從文末鏈接中找到這次的匯總。
參考鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/r0gnej/r_one_sentence_highlight_for_every_neurips2021/
[2]https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.428.pdf
[3]https://www.paperdigest.org/2021/11/neurips-2021-highlights/
[4]https://www.paper-digest.com/
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