我們都知道arxiv.org是一個非常大的預印本資源庫，里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。這個庫每天會更新大量的論文，如果只是通過手動搜索和瀏覽效率就太低了。

這樣特別容易讓人和一些優(yōu)秀的有趣兒的論文擦肩而過，這些論文可能是和你的研究領(lǐng)域相關(guān)的。所以接下來你可能就能猜到這個arxiv-sanity是干什么用的了。

網(wǎng)址為：http://www./

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，并在縮略圖下方的綠色區(qū)域顯示文獻的abstract 。

2.感興趣相關(guān)度排序

更重要的是，它可以讓你根據(jù)自己的閱讀興趣對文獻進行重新排序。比如這里有一篇關(guān)于對人體姿態(tài)估計的文獻是你感興趣的，點擊右上角的' rank by tf-idf similarity to this'，文獻列表會按照與這篇文章的相關(guān)度進行排序，接下來我們會看到arxiv上所有關(guān)于人體姿態(tài)識別的論文。這個功能是基于TF-DF算法來實現(xiàn)的，效果很好。（一種文檔特征提取法，它是由Salton在1988 年提出。其中TF稱為詞頻,  IDF稱為反文檔頻率, 感興趣的可以自己百度。）

3.個人圖書館

如果你是注冊用戶，在登錄賬戶之后，還可以把自己感興趣的文獻收藏到你的個人圖書館。比如，我喜歡上圖的這篇人體姿態(tài)估計的文獻，點擊右上角存盤圖標，（看到了嗎？就在' rank by tf-idf similarity to this'下面），點擊之后就把這篇文獻存在我自己的library里面了。

這時，剛剛黑色的圖標變成了藍色，點擊上面的library標簽，可以看到它出現(xiàn)在了最上方。你可以像這樣收藏很多自己感興趣的文獻。想刪除的時候，在自己的library里面再次點擊那個圖標就可以刪除了。

4.感興趣推薦系統(tǒng)

另外，library不光是用來收藏和跟進自己領(lǐng)域的論文更新進度，arxiv-sanity可以通過你收藏的內(nèi)容給你推薦你也許會感興趣的論文。具體怎么實現(xiàn)的呢？library內(nèi)部的論文會被標記為positive，Library之外的論文標記為negative，然后arxiv-sanity基于bigram文本特征提取來訓練你的personal SVM，然后在reconmmended 標簽里推薦給你。點擊recommended標簽你就可以看到最近兩周arxiv-sanity認為你會感興趣的文獻。當然，你也可以通過設(shè)置時間來自己篩選，如去年，上個月，上周，昨天和全部，看看自己有沒有錯過什么文獻。

5.看看大家都在看什么

最后，再介紹一下“top recent”標簽。這里面展示的是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。即使你不是注冊用戶，你也可以瀏覽到大家都在收藏的文獻。

6.網(wǎng)站代碼開源

在頁面上方可以看到，arxiv-sanity只展示machine learning的論文，如CV，CL等ML的分支領(lǐng)域，因為這是arxiv-sanity作者自己的研究領(lǐng)域。（對，這是人家閑暇時間寫的）。作者已經(jīng)把arxiv-sanity開源了，所以如果你想根據(jù)自己的研究領(lǐng)域新建自己的arxiv-sanity，可以去GitHub自己fork。GitHub搜索 karpathy/arxiv-sanity-preserver。

各分支領(lǐng)域縮寫翻譯如下：

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(jīng)與演化計算；

stat.ML：Machine Learning 機器學習（統(tǒng)計學）。

好了，就是這樣，趕快用起來吧。

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