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不要用arxiv鏈接了!引用更規(guī)范,華人博士創(chuàng)建了一個(gè)小工具

開發(fā) 開發(fā)工具
最近,上交畢業(yè)生、南加州大學(xué)博士生林禹臣開發(fā)了一個(gè)簡單的 Python 工具——Rebiber,它能夠基于 ACL Anthology 和 DBLP 數(shù)據(jù)庫自動(dòng)解決這一問題。

  只需兩步,將文獻(xiàn)的 arXiv 信息轉(zhuǎn)換為正式來源信息。

伴隨著預(yù)印本平臺(tái) arXiv 的廣泛使用,越來越多的研究者喜歡在寫論文參考文獻(xiàn)時(shí)直接使用 arXiv 信息。這看似非常方便,但也存在問題:這篇 arXiv 論文是否在 ACL、EMNLP、NAACL、ICLR 或 AAAI 等學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表過?

沒錯(cuò),在某些情況下,只引用 arXiv 信息顯得不那么準(zhǔn)確,這種不準(zhǔn)確的文獻(xiàn)條目甚至可能會(huì)違反某些會(huì)議的論文提交或 camera-ready 版本提交規(guī)則。

如何解決這一問題呢?最近,上交畢業(yè)生、南加州大學(xué)博士生林禹臣開發(fā)了一個(gè)簡單的 Python 工具——Rebiber,它能夠基于 ACL Anthology 和 DBLP 數(shù)據(jù)庫自動(dòng)解決這一問題。

項(xiàng)目地址:https://github.com/yuchenlin/rebiber

不要用arxiv鏈接了!引用更規(guī)范,華人博士創(chuàng)建了一個(gè)小工具

下圖展示了 Rebiber 的使用示例:

不要用arxiv鏈接了!引用更規(guī)范,華人博士創(chuàng)建了一個(gè)小工具

在該示例中,文章的原始信息來自 Google Scholar,僅包括標(biāo)題、作者、期刊(arXiv)、年份。而事實(shí)上該論文已被 EMNLP 2020 接收,原始信息顯然不夠準(zhǔn)確。

經(jīng)過 Rebiber 轉(zhuǎn)換后,原始 arXiv 信息被轉(zhuǎn)換為來自正式來源的準(zhǔn)確信息,包括標(biāo)題、作者、年月、出版商、數(shù)字對(duì)象識(shí)別碼(doi)、網(wǎng)址等詳細(xì)內(nèi)容。

Rebiber 支持的會(huì)議包括 ACL Anthology 涵蓋的會(huì)議,如 ACL、EMNLP、NAACL 及其 workshop,以及 DBLP 涵蓋的會(huì)議,如 ICLR 2020。

目前,Rebiber 支持的會(huì)議列表如下所示:

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使用者還可以手動(dòng)添加 DBLP 包含的任意會(huì)議:只需從 DBLP 中下載會(huì)議 bib 文件至 data 文件夾,然后將其轉(zhuǎn)換為 json 格式,再把路徑添加至 bib_list.txt 即可。

如何使用?

這款工具的使用也很簡單。

首先,運(yùn)行以下命令行:

  1. git clone https://github.com/yuchenlin/rebiber.git 
  2. pip install bibtexparser tqdm 
  3. cd rebiber 

然后,將文獻(xiàn)條目歸一化為正式格式:

  1. python normalize.py -i example_input.bib -o example_output.bib -l bib_list.txt 

只需要簡單的操作,就可以將 arXiv 信息轉(zhuǎn)換為正式信息了。

項(xiàng)目作者簡介

[[379072]]

項(xiàng)目作者林禹臣本科畢業(yè)于上海交通大學(xué) IEEE 試點(diǎn)班,曾獲上海市優(yōu)秀本科生獎(jiǎng)學(xué)金、上海交通大學(xué)優(yōu)異學(xué)士學(xué)位論文獎(jiǎng),現(xiàn)在南加州大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位,導(dǎo)師為南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院助理教授、情報(bào)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(INK)研究實(shí)驗(yàn)室主任任翔。

他曾在微軟亞洲研究院和谷歌 AI 有多段實(shí)習(xí)經(jīng)歷,研究興趣包括構(gòu)建能夠深度理解世界的神經(jīng)符號(hào)系統(tǒng)、集成信息提取、知識(shí)圖譜、機(jī)器推理、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型魯棒性的技術(shù)。近期研究集中在利用常識(shí)推理推動(dòng)自然語言處理(理解與生成)。多篇論文發(fā)表在 ICLR、AAAI、EMNLP、KDD、ACL 等學(xué)術(shù)會(huì)議上。

 

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 機(jī)器之心Pro
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