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AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Paperlists 是一个专注于整合学术会议论文数据的开源工具,旨在为研究人员和开发者提供结构化、统一的论文信息访问入口。它通过聚合 OpenReview、会议官网及开放获取平台等多源数据,解决了传统方式下论文信息分散、检索效率低的问题,用户无需在不同平台间反复切换即可获取完整的会议论文列表和元数据。

对于需要快速定位特定领域研究进展的科研人员,或希望进行论文统计分析的开发者,Paperlists 提供了显著便利。其核心亮点在于内置的本地搜索工具:基于 Streamlit 构建的可视化界面支持关键词检索和多维度筛选,同时提供命令行接口,允许用户通过参数自定义搜索范围(如标题、关键词、研究领域等),并导出结构化结果。目前支持 ICLR、NeurIPS 等顶级会议的历年数据,包含从 2013 年至今的完整论文记录。

用户可通过克隆仓库并运行脚本的方式快速部署本地分析环境,或直接访问预处理后的 JSON 数据文件进行二次开发。这种将数据清洗与交互式工具结合的设计,既降低了学术数据的使用门槛,也为构建个性化研究分析系统提供了基础组件。

使用场景

某高校AI实验室的研究员正在撰写一篇关于"深度学习模型检索"的综述论文,需要系统梳理ICLR 2020-2025年间的相关研究进展。

没有 paperlists 时

  • 需要分别访问OpenReview、ICLR官网和arXiv等平台,手动筛选包含"retrieval"关键词的论文
  • 各平台数据格式不统一,需耗费大量时间整理标题、作者、摘要等字段
  • 无法快速统计不同年份的论文数量趋势,需手动创建Excel表格进行分析
  • 会议论文集版本混乱,难以确认最新接收状态(如spotlight/accepted)
  • 跨平台搜索容易遗漏重要文献,影响综述的完整性

使用 paperlists 后

  • 通过python extract.py retrieval -i iclr/iclr2025.json一键提取2025年所有含"retrieval"的论文
  • 内置的Streamlit界面可直接筛选标题、关键词、研究领域等结构化字段
  • 通过JSON文件的year字段快速生成2020-2025年论文数量折线图
  • 标准化的数据字段自动标注论文接收状态和会议分区信息
  • 历史版本的JSON文件确保文献追踪的可追溯性

核心价值:paperlists通过整合多源异构数据并提供结构化查询接口,将原本需要3-5天的文献收集整理工作缩短至2小时内完成,同时显著提升文献筛选的准确性和统计分析的可靠性。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes未说明
python3.10
paperlists hero image

快速开始

论文列表

本仓库为 Paper Copilot 提供支持,通过整合多个数据源确保信息的一致性、连贯性和完整性。

通常,来自 OpenReview(开放评审平台)、官方会议来源或开放获取网站的记录是分散的,导致信息碎片化,需要额外的努力在不同来源之间切换。本仓库的目标是作为主要会议的综合链接集合,便于更便捷地获取相关信息,并基于这些记录进行统计分析。

本地搜索工具

我们进一步提供了一个基于 Streamlit(开源应用框架)的工具,用于高效地在本地搜索和分析会议论文。感谢 @hhh2210 的贡献。

安装

# 克隆仓库并安装依赖
git clone https://github.com/papercopilot/paperlists.git
# 如需使用 conda: conda create -n papercopilot python=3.10
pip install -r requirements.txt

使用方法

1. Web 界面

cd paperlists/tools
streamlit run app.py
# 会弹出对应的本地网址,例如 `Local URL: http://localhost:8501`

展示图

2. 命令行使用

cd paperlists/tools
python extract.py [keyword] [-i INPUT_PATH] [-o OUTPUT_FILE] [-f FIELDS...]
  • keyword: 搜索关键词(必填)
  • -i, --input_path: 输入 JSON 文件或目录(默认:iclr2025.json)
  • -o, --output_file: 输出 JSON 文件(可选)
  • -f, --fields: 要搜索的字段(默认:keywords title primary_area topic)

示例:

cd paperlists/tools
python extract.py retrieval -i iclr/iclr2025.json -o results.json -f title keywords

概览

ICLR

年份 2025 2024 2023 2022 2021 2020
json 2025 2024 2023 2022 2021 2020
统计数据(主会) 2025 2024 2023 2022 2021 2020
年份 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013
json 2019 2018 2017 2014 2013
统计数据(主会) 2019 2018 2017 2014 2013

NeurIPS(NIPS,神经信息处理系统大会)

年份 2024 2023 2022 2021 2020
json 2024 2023 2022 2021 2020
统计信息(主会) 2024 2023 2022 2021
统计信息(数据集与基准测试) 2024 2023 2022
年份 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010
json 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010
年份 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000
json 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000

ICML(国际机器学习大会)

年份 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017
json 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017

国际计算机图形学与交互技术大会(SIGGRAPH)

年份 2024 2023 2022 2021 2020
JSON文件 2024 2023 2022 2021 2020
论文列表 2024 2023 2022 2021 2020
年份 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010
JSON文件 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010
论文列表 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

SIGGRAPH Asia

年份 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018
JSON文件 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018
论文列表 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018

CVPR(计算机视觉与模式识别会议)

年份 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017
JSON文件 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017

ICCV [即将上线]

ECCV [即将上线]

EMNLP(计算语言学会议)

年份 2024 2023
JSON文件 2024 2023
统计数据 2024 2023

CoRL

年份 2024 2023 2022 2021
json 2024 2023 2022 2021
统计信息 2024 2023 2022 2021

常见问题

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