一点开论文就头晕？教你“量子速读”

原创 Bean 果壳 收录于合集 #GoodOne 好家伙 7个

每每听人抱怨一看论文就头大，吃力读好几遍也不懂，我都特别理解。

我日常工作的很大一部分，就是看文献，然后总结出对于某一个问题的研究方法。即便是我这类阅读论文无数的科研人员，也还是非常头疼。

我主要有三方面困扰，相信这也是广大读者会遇到的难题：

阅读量大：在短时间内需要大量阅读时，我只能匆匆扫一眼摘要和总结，有时会忽略论文创新点、局限性等重要内容；

冗长晦涩：一些文章段落冗长，且都是专业术语，我很难在短时间内提炼出中心思想；

疑惑难以得到即时解答：对一些研究方法产生疑惑，这时我需要不断借助其他文献或网上资料去对照、深入，但有时候很难找到答案

偶然间，我被推荐了一个 AI 辅助论文阅读工具——Explainpaper。

用网站范文示范操作丨Explainpaper 网页截屏

你只要把任何一篇 PDF 格式的论文，传上 explainpaper.com 这个网站，然后划选、高亮任何一个单词、一段话，就能即时看到 AI 的解读、总结。它能用简短的话概括冗长的段落，甚至还能解释论文里的“行话”。如果你还是不理解，还可以逮着它追问……这不就是“哪里不会点哪里”吗？

有网友提到，自从用了它之后，看论文效率变得高多了，还看得更多了。

曾火热一时的“量子波动速读”丨网图

这听起来不只是“哪里不会点哪里”，更像是“量子速读”了啊！我将信将疑，打算验证一番。

准备动作

如果拿别人的论文来验证 Explainpaper 好不好使，就怕我吃不透别人的论文，为了尽可能地排除干扰项，我干脆拿自己吃透了的论文——自己写的论文。

我选用里提到的论文。

它主要讲的是我用自然语言处理分析了我和老公的微信聊天记录，最后证明了一个结论：我们婚后比婚前更幸福。

针对自己在论文阅读中的 3 个痛点，我会依次从“主旨思想分析”、“段落分析”，以及“专业词分析”这 3 个方面，“考验”Explainpaper。

主旨思想分析

对于文章主旨思想，我问了 5 个比较 high-level 的问题，分别是文章的创新点、方法、研究目的、局限性，以及中心思想（takeaway messages）。

可滑动查看问答原文丨作者供图

从和 AI 的对话中可以看出，Explainpaper 基本读懂了我的论文，而且简短又准确地回答了我提出的所有问题。

更神奇的是，当我问完 AI 该论文的局限性后，它不只是基于文章原有的内容给出总结，它提到我在证明婚后比婚前更幸福的时候只用了“情感分析”这一个角度，并没有从其他角度去证明。我很惊讶，这确实是一个需要改进的地方。

这一来，我甚至觉得 AI 也会思考，像一个会评判的导师一样。

看到 Explainpaper 给出的这些精确的回答，我觉得，它对那些要在短时间内看很多论文的科研人员来说，帮助会很大。

以我研究生以及博士第一年的经历来说，在研究初期，每周我得看 30 多篇论文。我一般会通过摘要和总结去大致理解内容。有了 Explainpaper，我就可以在快速浏览摘要的同时，问一些针对性的问题（创新点、局限性等）来筛选文章是否需要精读。

段落分析

除了问 AI 问题，此神器的另一大功能就是高光一个段落，让 AI 用简短易懂的语言解释。我先高光了摘要，测试 AI 会如何概括总结。

从解释中不难发现 Explainpaper 可以非常准确地理解，并且用简短的话概括摘要。AI 不仅准确定位了研究模型（natural language processing），还用了短短一句话概括了我的研究方法，研究目的和结果也同样准确。

我又试着让它概括文章中的简介（introduction）。在原文中，我写了我与老公相知、相识、相恋到走入婚姻殿堂的过程，引出了我给老公写这篇论文的初衷和此研究的目的。AI 用了不到 5 秒的处理时间，就精准的概括了简介里最主要的两部分：

介绍作者和他老公相遇的过程，他们在大学的经历，以及他们感情升温的过程；

作者将这个论文作为给老公结婚一周年纪念的礼物。

紧接着，我试着让 AI 解释专业性较强的研究方法，以及进一步讨论这两部分，得出的结果如下：

在一般情况下，这个工具可以做到”快狠准“，它在几秒钟内很好地解释了我的方法以及步骤。而且为了方便读者的理解，它还额外将一些专有名词做了解释。比如在下面这一段中，AI 额外解释了”自然语言分析“：自然语言是一种让电脑识别并理解人类语言的技术。

但对于专有名词、引用较多，读起来比较晦涩的段落，AI 就不能很好地概括了，有时候甚至只会复制、粘贴原文内容。比如这一段统计分析 (statistical analysis)，它并没有很好概括，只是把这个段落又复述了一遍。潜在原因是这部分出现了很多“生僻词”，AI 没有办法很好辨别出关键内容。

专业词分析

Explainpaper 的第三大功能就是当用户高光某一个专业词，它可以即时解释，还可以回答用户对此解释追加的问题。

我用 5 个数据科学相关的专业词，来测试它对于专业知识的解释能力。这些专业词分别是：自然语言处理、词云（WordClouds）、情感分析（sentiment analysis）、t-检验（t-test）、中断时间序列分析（interrputed time series）。

高频词分析结果的可视化图形（词云），左为婚前，右为婚后 | 作者供图

我从检测中看出，AI 不仅可以非常清晰地介绍每个词的意思，甚至还可以结合上下文，阐述这个词在论文中的用处。

对于我追加的问题，它也可以很好地给出回答。我感觉，它就像是我那些谆谆教导的教授和前辈们。

对于 t-检验，我追加了几个专业性很强的问题，比如 t-检验的假设，其他可以替代的统计学检验方式，以及它与 ANOVA 的区别，这个工具都做出了很详细的回答｜作者供图

这个功能对于经常读文献的学生很有帮助。我往日读文献，当想要了解更多某种研究方法时，往往都是去单独谷歌这个方法的细节。

但现在，我直接用 Explainpaper 高亮看某一个专业词的解释，还可以追问 AI 一个研究方法下可用的模型，以及每一个模型的优缺点等细节。可以说，它提供的是“一站式服务”。

而这种服务，是免费的。

双重检验

为了得出更全面的测评结论，我让我的一个科研朋友 Sherry 也去试用 Explainpaper，以“双重检验”。

除了我前文提到的，Sherry 还提到：AI 会根据论文中的信息解释公式的作用，并且对每一个公式中的变量进行解释，这个功能让人非常惊喜，它的解释确实很有参考价值，可以很好应对人们没有时间认真看公式，或者是公式冗长找不到变量解释的情况。

评测了这么一圈下来，惊艳居多，Explainpaper 会成为我们科研路上的好帮手。

Photo by Oğuzhan Akdoğan on Unsplash

对于一个不收费的工具，我们实在不好太过苛求：

当前版本的 Explainpaper 每次只能高光一处文字，如果网页可以记录下所有高光的部分且生成笔记，那将会是很好的复习材料；

Explainpaper 可以尝试生成一个文章的框架结构图，便于读者理解整体文章思路；

增加对图片信息提取的支持，目前它还只能解释图片的标题部分；

Explainpaper 目前还不会解释中文，求支持。

作者：Bean

编辑：biu

封面图来源：Unsplash

一个AI

“不好太过苛求”？但您可是没少提呢。

(╯°Д°)╯︵┻━┻

本文来自果壳，未经授权不得转载.

阅读原文