chatpaper

ChatPaper es una herramienta de procesamiento de artículos de código abierto dirigida a investigadores, cuyo objetivo principal es acelerar el proceso de lectura y redacción de literatura mediante modelos de lenguaje grandes. El proyecto fue desarrollado por un estudiante de doctorado en la dirección de aprendizaje por refuerzo de la USTC (Universidad de Ciencia y Tecnología de China). El README está principalmente en chino, pero también se proporciona una versión en inglés. Capacidades principales: - Resumen de artículos: busca y descarga automáticamente los artículos más recientes en arXiv según palabras clave, y utiliza la API de ChatGPT para resumir los artículos en una estructura fija, que incluye antecedentes de investigación, soluciones y problemas existentes, soluciones y pasos de este artículo, tareas experimentales y efectos, facilitando una selección rápida. - Procesamiento de PDF locales: puede especificar directamente rutas de archivos o carpetas PDF locales para realizar resúmenes por lotes. - Traducción completa: proporciona un esquema de traducción completa para PDF locales, que depende de scipdf_parser y el servicio grobid, y requiere configurar el entorno Java en Ubuntu o macOS antes de ejecutarlo. - Herramientas complementarias: el README enumera proyectos relacionados como ChatReviewer (análisis de ventajas y desventajas de artículos y sugerencias de mejora), ChatImprovement (pulido y traducción), ChatResponse (respuestas a revisiones), ChatGenTitle (generación de títulos basados en resúmenes), así como extensiones de la comunidad como revisión de literatura con un clic y ChatPaper2Xmind. - Organización de Google Scholar: incluye google_scholar_spider.py, que permite buscar por palabras clave y exportar CSV ordenado por citas. Modos de ejecución: - Modo script: complete la clave de OpenAI en apikey.ini, instale las dependencias de requirements.txt y ejecute chat_paper.py o chat_arxiv.py. Admite parámetros como query, filter_keys, max_results, sort, save_image, file_format, etc. - Servicio Flask: ejecute app.py para proporcionar una interfaz web en el puerto local 5000, que encapsula múltiples interfaces de scripts y guarda los resultados en directorios como export, pdf_files, response_file. - Docker: se proporciona docker-compose.yaml; debe reemplazar la clave de OpenAI en el archivo antes de iniciar. El README indica que esta ruta puede tener problemas. - HuggingFace Space: se proporcionan instrucciones de implementación en línea, pero el README indica que esta función está temporalmente deshabilitada. El README también advierte que los términos de búsqueda no reconocen guiones, los artículos de revisión no son compatibles por ahora, se requiere un proxy de red para su uso, y enfatiza la ética académica y el uso normativo. Todas las funciones del proyecto son gratuitas y el código es de código abierto.