NLP论文阅读一:Paper阅读方法
参考:https://pan.baidu.com/s/1MfcmXKopna3aLZHkD3iL3w
一、为什么要读论文?
- 基础技术:读论文中的related works可以帮助了解该领域的一些主要的技术,追踪该领域经典算法论文
- 新方向和思路:了解该领域最新的解决思路
- 复现:更透彻的理解算法逻辑,锻炼编码能力
二、要读哪些论文?
- 综述:综述包含该方向经典的发展历程,帮助补充必要的基础知识,熟悉一些关键算法和技术栈,可以在实践中验证效果。快速找到适合场景的算法解决方案
- 代表性论文:该领域最关键的技术论文(高引用),可从综述中活动,通常由开源代码,帮助快速验证思路。
- 前沿论文:了解该领域的最新进展思路,在产品落地的过程中吸取新想法,帮助创新和高效性的解决问题。
三、到哪里找论文?
- 顶会:CVPR, AAAI, ICCV等
- google scholar: https://scholar.google.com/
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关注VALSE & Webinar:VALSE 是中国大规模的学术研讨会议,每年举办,讲解各路论文算法和年度进展等;平时有视频算法讲解;
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Papers with Code: https://paperswithcode.com,整理大量论文以及复现或原作者代码;方便一边看论文一边实验;
四、怎么读论文?
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Origins:来源有一定的引导性,比如Google Brains,FAIR等大型研究机构的论文通常易读、易复现,或者有开源代码可以实践;
- Abstract: 看主要的创新点是否符合寻找的方向以及是否感兴趣,避免浪费时间;通常会提到创新点以及效果(准确率、AP等);
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Introduction:快速读,主要在复述对比算法的问题(帮助你认识以前的或者正在使用的算法存在什么问题)和提出创新点;
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Related Work:如果不了解经典的相关算法,可以找出来读;如果已经了解了,可以选择跳过;
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Experiments:积累训练算法和数据准备的经验;再看实验结果在哪些指标上领先;
五、怎么“写论文”?
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多读:充分掌握前沿思路并总结问题;没有完美的算法,只有更优秀的思路;
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多记:边读论文边在旁边注释自己的思考和想法,以及与看过的其他论文思路上的相通性和不同点;
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多写:参照通用的经典论文格式,把自己做的实验写成一个“paper”;记录实验思路和结果;
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多讨论:与同组或大牛讨论自己的思路和实验方法,总结经验和问题;
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