Об этом проекте

ChatPaper — это открытый инструмент для обработки научных статей, предназначенный для исследователей. Его основная цель — ускорить процессы чтения и написания литературы с помощью больших языковых моделей. Проект разработан аспирантом Университета науки и технологий Китая (USTC) по направлению обучения с подкреплением. README в основном на китайском языке, также доступна английская версия. Основные возможности: - Обобщение статей: автоматический поиск и скачивание последних статей на arXiv по ключевым словам, вызов ChatGPT API для обобщения статьи в фиксированную структуру, включающую предпосылки исследования, существующие подходы и проблемы, предлагаемый подход и шаги, экспериментальные задачи и результаты, что облегчает быстрый первичный отбор. - Обработка локальных PDF: можно указать путь к локальному PDF-файлу или папке для пакетного обобщения. - Полный перевод: предоставляет решение для перевода полного текста локального PDF, зависит от scipdf_parser и сервиса grobid; для запуска требуется настроить Java-окружение в Ubuntu или macOS. - Сопутствующие инструменты: в README перечислены связанные проекты: ChatReviewer (анализ сильных и слабых сторон статьи и предложения по улучшению), ChatImprovement (редактирование и перевод), ChatResponse (ответы рецензентам), ChatGenTitle (генерация заголовка по аннотации), а также расширения сообщества, такие как однокликовый обзор литературы и ChatPaper2Xmind. - Сортировка Google Scholar: включает google_scholar_spider.py, позволяющий искать по ключевым словам и экспортировать CSV, отсортированный по цитированиям. Способы запуска: - Скрипт: укажите ключ OpenAI в apikey.ini, установите зависимости из requirements.txt и запустите chat_paper.py или chat_arxiv.py. Поддерживаются параметры query, filter_keys, max_results, sort, save_image, file_format и другие. - Flask-сервис: запустите app.py, веб-интерфейс на локальном порту 5000, оборачивает несколько скриптовых интерфейсов, результаты сохраняются в каталогах export, pdf_files, response_file и других. - Docker: предоставляется docker-compose.yaml, перед запуском необходимо заменить ключ OpenAI; в README указано, что этот путь может иметь проблемы. - HuggingFace Space: предоставлены инструкции по онлайн-развертыванию, но в README указано, что эта функция временно отключена. В README также указано, что поисковые запросы не распознают дефисы, обзорные статьи пока не поддерживаются, для использования необходимо обеспечить сетевой прокси, а также подчеркивается академическая этика и надлежащее использование. Все функции проекта бесплатны, код имеет открытый исходный код.