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2025年03月16日

  ChatPaper是一种基于文本生成技术的研究论文,可以根据用户的输入进行智能回复和互动,具有类似于ChatGPT的功能。它可以根据关键字来获取相应的论文,并通过分析论文的标题、作者、单位、链接、研究背景、其它工作的问题、本文方法、本文方法具体步骤、总结本文的优缺点等内容,实现一分钟下载一篇最新arxiv论文,一个分钟速读主要信息。用户可以根据以上内容来判断是否需要更深入地了解该论文。

  **第一步:**下载项目代码:https://github.com/kaixindelele/ChatPaper

  第二步:配置环境

  由于我已经安装了Anaconda和Pycharm,具体细节可以看这篇博客:点击

  第三步:修改代码文件内容

  你需要修改的地方如下

   官方的最新版的wps下载的地址是多少在这里插入图片描述

  填入和这篇博客一样的Key即可(需要自己去官网获取):点击

  由于这里面太多功能,就不一一演示结果,可以根据自己的需求进行处理。
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  注意:key_word不重要,但是filter_keys非常重要! 一定要修改成你的关键词。

  第一种:

  结果:

  第二种:

  其中query是读者输入的搜索查询,filter_keys是用于在摘要中筛选的关键词,page_num是搜索的页面,每页和官网一样,最大是50篇,max_results是最终总结前N篇的文章,days是选最近几天的论文,严格筛选!

  结果:

  在这里插入图片描述

  第三种:

  Arxiv在线最新的中文wps下载入口是什么批量搜索+下载+总结+高级搜索: 运行chat_paper.py, 比如:

  第四种:

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  第五种:

  本地pdf总结: 运行chat_paper.py, 比如:官方最新中文版wps的下载的入口在哪呢

  第六种:

  本地文件夹批量总结: 运行chat_paper.py, 比如:

  第七种:

  谷歌学术论文整理: 运行google_scholar_spider.py, 比如:

  此命令在Google Scholar上搜索与“deep learning”相关的文章,检索30个结果,将结果保存到“https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/data”文件夹中的CSV文件中,按每年引用次数排序数据,并绘制结果。

  最后会在export下生成对应的报告,默认为md文档。

  感觉没有命令行好用

  在这里插入图片描述

  除了用命令行的方式,还可以用网页的形式来操作。启动服务

  启动 Flask 服务。运行此命令后,Flask 服务将在本地的 5000 端口上启动并等待用户请求。在浏览器中访问以下地址之一以访问 Flask 服务的主页:

  访问 http://127.0.0.1:5000/ 后,您将看到主页。在主页上,您可以点击不同的链接来调用各种服务。您可以通过修改链接中的参数值来实现不同的效果。有关参数详细信息,请参阅上一步骤中的详细介绍主界面:

  特别的,这四个接口实际是封装了根目录下四个脚本的 web 界面。参数可以通过链接来修改。例如要运行“arxiv?query=GPT-4&key_word=GPT+robot&page_num=1&max_results=1&days=1&sort=web&save_image=False&file_format=md&language=zh”的话,相当于在根目录下调用 chat_arxiv.py 并返回结果。这个显示的结果和在命令行中调用的结果是一样的(即:python chat_arxiv.py --query “GPT-4” --key_word “GPT robot” --page_num 1 --max_results 1 --days 1 --sort “web” --save_image False --file_format “md” --language “zh”)。您可以通过修改参数来获得其他搜索结果。官方最新中文版wps下载地方在哪里

  如果以这种方式部署的话,结果会保存在同级目录下新生成的export、pdf_files 和response_file三个文件夹里

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