arxiv-sanity introduction video
Paper+Code的研究模式 (paperwithcode)
arxiv-sanity介紹
arxiv.org是一個非常大的預印本資源庫，裏面有大量的最新的論文，但缺點是瀏覽、搜索和排序不是很方便。這個資源庫每天會更新大量的論文，如果通過手動搜索和瀏覽則效率很低，高引用的好文章難以及時的找到並閱讀，造成時間的浪費。從而，arxiv-sanity 因運而生。
arxiv-sanity基本功能
1、便捷的預覽
首先，arxiv-sanity在展示最新更新的文獻時，提供了可讀性更強的縮略圖預覽模式方便讀者來快速預覽，並在縮略圖下方的綠色區域顯示文獻的abstract 。
2.感興趣相關度排序
點擊右上角的 ‘show similar’，文獻列表會按照與這篇文章的相關度進行排序，接下來會看到 arxiv 上所有關於 instance segmentation 的論文。這個功能是基於TF-DF算法來實現的，效果很好。
3.個人圖書館
註冊和登錄賬戶之後，點擊右上角的那個保存圖標就可以將感興趣的 paper 收藏到個人圖書館。
4.感興趣推薦系統
arxiv-sanity 還可以通過收藏的內容給你推薦你也許會感興趣的論文。背後的實現原理是通過將Library 中的論文標記爲positive，Library之外的論文標記爲negative，然後基於bigram文本特徵提取訓練 personal SVM，最後在reconmmended 標籤裏推薦給你，並可通過設置時間進一步篩選文獻。
5.看看大家都在看什麼
top recent 標籤展示的是arxiv-sanity上被用戶收藏最多的文獻。這些文獻也可以按照時間來篩選。即使你不是註冊用戶，也可以瀏覽到大家都在收藏的文獻。
6.網站代碼開源
在頁面左上方可以看到，arxiv-sanity只展示machine learning的論文，如CV，CL等ML的分支領域，因爲這是arxiv-sanity作者自己的研究領域。作者已經把 arxiv-sanity 開源了，所以如果你想根據自己的研究領域新建自己的arxiv-sanity，可以去GitHub fork arxiv-sanity-preserver。
cs.CV： Computer Vision and Pattern Recognition 計算機視覺與模式識別；
cs.CL：Computation and Language 計算語言學；
cs.LG：Learning 機器學習（計算機科學）；
cs.AI：Artificial Intelligence 人工智能；
cs.NE：Neural and Evolutionary Computing 神經與演化計算；
stat.ML：Machine Learning 機器學習（統計學）