EMNLPOct, 2020

一种新的神经搜索和洞察平台，用于浏览和组织人工智能研究

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TL;DR我们提出了一种新的平台 AI Research Navigator，该平台结合了传统的关键词搜索和神经检索，可发现和组织相关文献，同时还可以提供多级文本粒度的搜索，从句子到跨文档的聚合，包括自然语言和领域特定的知识图导航。
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发现论文，激发创造
  • NLP-KG：一个自然语言处理科学文献的探索性搜索系统

    科学文献搜索是一种探索性方法，现有的科学文献搜索系统通常限于基于关键词的查询搜索，我们提出 NLP-KG 系统，支持在不熟悉的自然语言处理 (NLP) 领域探索研究文献，并提供语义搜索、调研论文检索、研究领域层次图和聊天接口等功能，以帮助用户全面地探索和理解不同领域之间的关系、NLP 中的陌生概念以及找到相关的研究文献。

    Jun, 2024

  • DiscoverPath: 一种面向生物医学研究的知识精炼与检索系统

    基于知识图谱的论文搜索引擎 DiscoverPath 可以提供生物医学研究的高效文章检索和跨学科知识探索，通过提取术语和关系创建知识图谱，并提供查询建议和可视化界面，以增强用户体验。

    Sep, 2023

  • 1000 篇论文中的神经架构搜索 Insights

    过去十年，深度学习的发展在计算机视觉、自然语言理解、语音识别和强化学习等多个领域取得了重大突破。神经架构搜索是自动化机器学习的必然发展方向，已经在很多任务上超过了最好的人类设计架构。本文概述不同的搜索空间、算法和加速技术，并介绍了基准、最佳实践、其他综述和开放源代码库。

    Jan, 2023

  • 神经信息检索：文献综述

    本研究总结了当前神经信息检索研究的情况，特别关注了问题和文档的学习性表示（即神经嵌入），强调了神经信息检索目前的成功之处，列出了其更广泛采用的障碍，并建议未来研究的潜在方向。

    Nov, 2016

  • NLPExplorer：探索自然语言处理论文的宇宙

    本文提出 NLPExplorer，这是一个自动的门户网站，用于索引、搜索和可视化自然语言处理（NLP）研究文献，它展示了有关论文、作者、会议和主题的有趣见解。

    Oct, 2019

  • 利用知识图谱和大型语言模型生成和人工专家评估有趣的研究思路

    使用超过 58 百万科学论文构建的知识图谱，并结合 GPT-4 接口生成个性化研究想法的 SciMuse 系统，通过与马克斯・普朗克研究所的 100 多位研究团队领导的大规模人工评估，我们发现数据高效的机器学习可以高精度预测研究兴趣，从而优化产生的研究想法的兴趣水平。这项工作是朝着一种人工科学启发的方向迈进，可以催生意料之外的合作，并为科学家提供有趣的研究方向。

    May, 2024

  • 神经检索器与超越：论文提案

    本篇论文提出三个方面的方法，包括新的模型架构、IR 导向的预训练任务、生成大规模训练数据，以解决神经检索器面临的问题，并探讨了多模式查询的未来研究方向和相应的解决方法。

    May, 2022

  • 使用 AI 预测 AI 的未来：在指数级增长的知识网络中进行高质量的链接预测

    使用 AI 技术构建基于真实世界数据的 Science4Cast 基准测试，并提出十种不同的方法来预测人工智能研究的未来研究方向，最终目的是为了更先进的研究建议工具。

    Sep, 2022

  • AI 文献综述套件

    通过整合开放科学、大型语言模型和自然语言处理功能，提供了一个 AI 文献综述套件，以优化和自动化学术和工业研究中的文献综述过程。

    Jul, 2023

  • 音乐行业的搜索引擎和推荐系统 —— 基于 JinaAI 的构建

    在音乐界的搜索引擎和推荐系统开发过程中，Jina AI 是一种用于构建神经搜索引擎的 MLOps 框架，它有效帮助维护和提升查询给出的搜索引擎和推荐系统的性能质量。

    Aug, 2023