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最新消息:一點開論文就頭暈?教你“量子速讀”

2022-11-30 21:41:11來源:36kr

AI專治“論文讀不下、讀不懂”。

每每聽人抱怨一看論文就頭大,吃力讀好幾遍也不懂,我都特別理解。

我日常工作的很大一部分,就是看文獻,然后總結(jié)出對于某一個問題的研究方法。即便是我這類閱讀論文無數(shù)的科研人員,也還是非常頭疼。


【資料圖】

我主要有三方面困擾,相信這也是廣大讀者會遇到的難題:

閱讀量大:在短時間內(nèi)需要大量閱讀時,我只能匆匆掃一眼摘要和總結(jié),有時會忽略論文創(chuàng)新點、局限性等重要內(nèi)容; 冗長晦澀:一些文章段落冗長,且都是專業(yè)術(shù)語,我很難在短時間內(nèi)提煉出中心思想; 疑惑難以得到即時解答:對一些研究方法產(chǎn)生疑惑,這時我需要不斷借助其他文獻或網(wǎng)上資料去對照、深入,但有時候很難找到答案

偶然間,我被推薦了一個 AI 輔助論文閱讀工具——Explainpaper。

用網(wǎng)站范文示范操作丨Explainpaper 網(wǎng)頁截屏

你只要把任何一篇 PDF 格式的論文,傳上 explainpaper.com 這個網(wǎng)站,然后劃選、高亮任何一個單詞、一段話,就能即時看到 AI 的解讀、總結(jié)。它能用簡短的話概括冗長的段落,甚至還能解釋論文里的“行話”。如果你還是不理解,還可以逮著它追問……這不就是“哪里不會點哪里”嗎?

有網(wǎng)友提到,自從用了它之后,看論文效率變得高多了,還看得更多了。

曾火熱一時的“量子波動速讀”丨網(wǎng)圖

這聽起來不只是“哪里不會點哪里”,更像是“量子速讀”了??!我將信將疑,打算驗證一番。

準(zhǔn)備動作

如果拿別人的論文來驗證 Explainpaper 好不好使,就怕我吃不透別人的論文,為了盡可能地排除干擾項,我干脆拿自己吃透了的論文——自己寫的論文。

我選用《我寫了篇論文分析老公婚前婚后的語言變化,結(jié)論是……》里提到的論文。

它主要講的是我用自然語言處理分析了我和老公的微信聊天記錄,最后證明了一個結(jié)論:我們婚后比婚前更幸福。

針對自己在論文閱讀中的 3 個痛點,我會依次從“主旨思想分析”、“段落分析”,以及“專業(yè)詞分析”這 3 個方面,“考驗”Explainpaper。

主旨思想分析

對于文章主旨思想,我問了 5 個比較 high-level 的問題,分別是文章的創(chuàng)新點、方法、研究目的、局限性,以及中心思想(takeaway messages)。

作者供圖

從和 AI 的對話中可以看出,Explainpaper 基本讀懂了我的論文,而且簡短又準(zhǔn)確地回答了我提出的所有問題。

更神奇的是,當(dāng)我問完 AI 該論文的局限性后,它不只是基于文章原有的內(nèi)容給出總結(jié),它提到我在證明婚后比婚前更幸福的時候只用了“情感分析”這一個角度,并沒有從其他角度去證明。我很驚訝,這確實是一個需要改進的地方。

這一來,我甚至覺得 AI 也會思考,像一個會評判的導(dǎo)師一樣。

看到 Explainpaper 給出的這些精確的回答,我覺得,它對那些要在短時間內(nèi)看很多論文的科研人員來說,幫助會很大。

以我研究生以及博士第一年的經(jīng)歷來說,在研究初期,每周我得看 30 多篇論文。我一般會通過摘要和總結(jié)去大致理解內(nèi)容。有了 Explainpaper,我就可以在快速瀏覽摘要的同時,問一些針對性的問題(創(chuàng)新點、局限性等)來篩選文章是否需要精讀。

段落分析

除了問 AI 問題,此神器的另一大功能就是高光一個段落,讓 AI 用簡短易懂的語言解釋。我先高光了摘要,測試 AI 會如何概括總結(jié)。

從解釋中不難發(fā)現(xiàn) Explainpaper 可以非常準(zhǔn)確地理解,并且用簡短的話概括摘要。AI 不僅準(zhǔn)確定位了研究模型(natural language processing),還用了短短一句話概括了我的研究方法,研究目的和結(jié)果也同樣準(zhǔn)確。

我又試著讓它概括文章中的簡介(introduction)。在原文中,我寫了我與老公相知、相識、相戀到走入婚姻殿堂的過程,引出了我給老公寫這篇論文的初衷和此研究的目的。AI 用了不到 5 秒的處理時間,就精準(zhǔn)的概括了簡介里最主要的兩部分:

介紹作者和他老公相遇的過程,他們在大學(xué)的經(jīng)歷,以及他們感情升溫的過程;

作者將這個論文作為給老公結(jié)婚一周年紀(jì)念的禮物。

緊接著,我試著讓 AI 解釋專業(yè)性較強的研究方法,以及進一步討論這兩部分,得出的結(jié)果如下:

在一般情況下,這個工具可以做到”快狠準(zhǔn)“,它在幾秒鐘內(nèi)很好地解釋了我的方法以及步驟。而且為了方便讀者的理解,它還額外將一些專有名詞做了解釋。比如在下面這一段中,AI 額外解釋了”自然語言分析“:自然語言是一種讓電腦識別并理解人類語言的技術(shù)。

但對于專有名詞、引用較多,讀起來比較晦澀的段落,AI 就不能很好地概括了,有時候甚至只會復(fù)制、粘貼原文內(nèi)容。比如這一段統(tǒng)計分析 (statistical analysis),它并沒有很好概括,只是把這個段落又復(fù)述了一遍。潛在原因是這部分出現(xiàn)了很多“生僻詞”,AI 沒有辦法很好辨別出關(guān)鍵內(nèi)容。

專業(yè)詞分析

Explainpaper 的第三大功能就是當(dāng)用戶高光某一個專業(yè)詞,它可以即時解釋,還可以回答用戶對此解釋追加的問題。

我用 5 個數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的專業(yè)詞,來測試它對于專業(yè)知識的解釋能力。這些專業(yè)詞分別是:自然語言處理、詞云(WordClouds)、情感分析(sentiment analysis)、t-檢驗(t-test)、中斷時間序列分析(interrputed time series)。

高頻詞分析結(jié)果的可視化圖形(詞云),左為婚前,右為婚后 | 作者供圖

我從檢測中看出,AI 不僅可以非常清晰地介紹每個詞的意思,甚至還可以結(jié)合上下文,闡述這個詞在論文中的用處。

對于我追加的問題,它也可以很好地給出回答。我感覺,它就像是我那些諄諄教導(dǎo)的教授和前輩們。

對于 t-檢驗,我追加了幾個專業(yè)性很強的問題,比如 t-檢驗的假設(shè),其他可以替代的統(tǒng)計學(xué)檢驗方式,以及它與 ANOVA 的區(qū)別,這個工具都做出了很詳細(xì)的回答|作者供圖

這個功能對于經(jīng)常讀文獻的學(xué)生很有幫助。我往日讀文獻,當(dāng)想要了解更多某種研究方法時,往往都是去單獨谷歌這個方法的細(xì)節(jié)。

但現(xiàn)在,我直接用 Explainpaper 高亮看某一個專業(yè)詞的解釋,還可以追問 AI 一個研究方法下可用的模型,以及每一個模型的優(yōu)缺點等細(xì)節(jié)。可以說,它提供的是“一站式服務(wù)”。

而這種服務(wù),是免費的。

雙重檢驗

為了得出更全面的測評結(jié)論,我讓我的一個科研朋友 Sherry 也去試用 Explainpaper,以“雙重檢驗”。

除了我前文提到的,Sherry 還提到:AI 會根據(jù)論文中的信息解釋公式的作用,并且對每一個公式中的變量進行解釋,這個功能讓人非常驚喜,它的解釋確實很有參考價值,可以很好應(yīng)對人們沒有時間認(rèn)真看公式,或者是公式冗長找不到變量解釋的情況。

評測了這么一圈下來,驚艷居多,Explainpaper 會成為我們科研路上的好幫手。

Photo by O?uzhan Akdo?an on Unsplash

對于一個不收費的工具,我們實在不好太過苛求:

當(dāng)前版本的 Explainpaper 每次只能高光一處文字,如果網(wǎng)頁可以記錄下所有高光的部分且生成筆記,那將會是很好的復(fù)習(xí)材料;

Explainpaper 可以嘗試生成一個文章的框架結(jié)構(gòu)圖,便于讀者理解整體文章思路;

增加對圖片信息提取的支持,目前它還只能解釋圖片的標(biāo)題部分;

Explainpaper 目前還不會解釋中文,求支持。

關(guān)鍵詞: 研究方法 在短時間內(nèi) 中心思想

責(zé)任編輯:hnmd004