论文检索
英文
- Google学术(跟踪作者和论文)
- DBLP(整理会议、作者的全部工作)
-
中文
知网
- 万方
-
选择文献
面向特定主题的文献选择:Google Scholar
- 面向某个领域的学习:
- CNKI中搜索”课题名称+综述”或在Google Scholar中搜索”课程名称+survey/review/tutorial”
- 相关领域会议/期刊tutorial
- CNKI中搜索”课题名称+综述”或在Google Scholar中搜索”课程名称+survey/review/tutorial”
- 面向知识更新的文献选择
- arXiv.org上定期发布的论文(较新)
- 相关国际顶级会议每年的论文集(ACL、EMNLP、COLING、NAACL)
- 相关国际顶级期刊定期发表的论文
- TACL
- Computational Linguistics
- TACL
- 国际顶尖高校研究组或企业研究机构发布的新闻或学术报告
- 科技媒体和社交媒体集中报道或讨论的学术成果
- 机器之心、雷锋网、AI科技评论、PaperWeekly、DeepTech、新智元
- 机器之心、雷锋网、AI科技评论、PaperWeekly、DeepTech、新智元
- arXiv.org上定期发布的论文(较新)
- 引用次数
- 会议或期刊排名:参考CCF列表
-
走进一个领域
关键词、关键技术、重要论文列表、领域划分、领域大牛
(相对成熟的领域)综述和优秀的学位论文
- 领域扩充
- 关键词关联
- 参考文献关联
- 关键词关联
会议扫墙,保持对领域的清晰认知
题目
- 摘要(abstract)
- 导论(introduction)
- 实验结果(results)
- 本文工作(method)
- 相关的工作(related work)
- 结论(conclusion)
-
快速阅读
摘要(Abstrct)
- 导论(Introduction)
- Problem-Driven(对前人工作的优化)
-
精读
理解论文基本原理:motivation,所用的理论
- 理解论文详细内容:深入理解论文细节,包括定义、假设和相关的公式等
- 重现实验:是否能够重现实验,得到相同的结果
- 组织讨论:与其他人进行讨论,是否存在疏忽或者理解不彻底的地方
- 设计更好的方案:是否能更进一步,设计更好的方法
- 多次阅读
- 批判创造
- Experiment is Important & Code is Everything
- 实验部分很重要(作者对于网络结构、参数的设置为复现论文提供了重要的素材)
