论文千千万，如何发现和综述新研究？这里有个利用AI技术的热门开源项目

paperai 利用 AI 技术发现和综述医疗 / 科学论文。

在研究领域，每天都会涌现大量论文，如何发现优秀论文并快速获取信息是一个难题。最近，有开发者开源了一个 AI 支持的文献发现和综述引擎 paperai，可用于医疗 / 科学论文。

GitHub 地址：https://github.com/neuml/paperai

paperai 可以自动执行繁琐的文献综述工作，使研究人员不必为此耗费精力，从而能够聚焦自己的核心工作。该工具运行 query 筛选出符合特定标准的论文，并执行基于问答提取技术的 report 功能，从一组医疗 / 科学论文中找出关键问题的答案。

如上图所示，paperai 运行 query 和 report，得到问题的答案，并在论文中标注出来。

据介绍，paperai 已被用于分析 COVID-19 开放研究数据集 (CORD-19)，并在 CORD-19 Kaggle 挑战赛中获得了多个奖项。

paperai 背后的 AI 技术

paperai 使用 Python 构建，并使用 FastText + BM25 创建句子嵌入索引。

详情参见：https://towardsdatascience.com/building-a-sentence-embedding-index-with-fasttext-and-bm25-f07e7148d240

paperai 模型利用句子嵌入索引和 SQLite 数据库处理文章。

具体而言，模型将每篇文章解析成多个句子，并和文章元数据一起存储进 SQLite 数据库，然后基于整个数据库构建 FastText 向量。句子嵌入索引仅使用标记文章，从而帮助输出最具相关性的结果。

用户可以通过多个入口点与模型进行互动：

paperai.report：为一系列 query 构建 markdown 格式的报告。对于每条 query，模型显示最匹配的文章，并用高亮形式标示出与 query 嵌入搜索最具相关性的文章部分。
paperai.query：在终端运行一条 query。
paperai.shell：在终端运行多条 query。

项目作者展示了 paperai 在 CORD-19 挑战赛中的应用：

如何安装和使用

GitHub 项目详细介绍了 paperai 的安装和使用方法。

安装

最简单的方式是通过 pip 和 PyPI 安装：

pip install paperai

也可以直接从 GitHub 安装 paperai，推荐使用 Python 虚拟环境，支持 Python 3.6+：

pip install git+https://github.com/neuml/paperai

构建模型

用户可以利用以下代码为 SQLite 数据库构建索引：

# Can optionally use pre-trained vectors# https://www.kaggle.com/davidmezzetti/cord19-fasttext-vectors cord19-300d.magnitude# Default location: ~/.cord19/vectors/cord19-300d.magnitudepython -m paperai.vectors#Build embeddings indexpython -m paperai.index

模型将存储在 ~/.cord19。

构建报告文件

调用报告的示例如下：

python -m paperai.report tasks/risk-factors.yml

报告支持多种格式：Markdown（默认格式）、CSV 和标注格式（即在原始 PDF 文件上显示标注结果）。

运行 query

最快速的方式是启动 paperai shell：

paperai

将出现提示。query 会被直接输入到控制台中。

工程paperai文献发现