說到搜索，學術搜索也是一門學問。

擅于運用搜索可以幫助你快速尋找想要的學術資料，起到事半功倍的效果。比如我們常用到的論文及對應源碼的神器 Papers With Code，就收錄了很多 SOTA 論文和代碼，直接搜索論文關鍵字就可以得到相關的論文和代碼，還可以分領域進行搜索；又比如 arXiv 與文獻調研神器 Connected Papers 強強聯合，每篇 arXiv 論文可以在摘要頁面直接鏈接到其在 Connected Papers 中的關聯論文圖。

這種超級實用的搜索工具，可以方便研究者查找學術資料，節省了大量時間，并且可以提供最優搜索結果。

這里我們介紹一個非常實用的 NLP 索引工具「The NLP Index」，同樣也是為學術搜索而開發，它是免費且開源的。

項目地址：https://index.quantumstat.com/

「The NLP Index」擁有 3000 多個代碼庫，使用者可以搜索其中一個側欄，側欄中包含當今 NLP 中一些最重要的主題。當你鍵入相關內容時，就可以進行搜索。其索引包括 arxiv 研究論文 PDF 格式、文獻調研神器 ConnectedPapers 鏈接及其相應的 GitHub 代碼庫，可謂將這三款學術神器進行了綜合。

「The NLP Index」介紹

「The NLP Index」左側欄有 10 個模塊，如下圖所示，包括數據（數據擴充、數據集等）、任務（關系提取、語音識別等）、相關領域（醫療、金融等）、模型（BERT、BART 等）、語言類型（跨語言、多語言等）、模型范圍（字符級別、句子級別等）、包含架構（編碼器、解碼器等）、PIPELINE 等。

我們以左側欄中第三個模塊「MODELS（模型）」為例。點擊該模塊，下拉框會出現如下圖所示的界面，在「MODELS（模型）」下面包含有比較常用到的模型，比如 cnn、rnn、bart、bert、gpt-2等。

MODELS 下拉框包含的部分內容。

我們隨機點擊其中任意模型，如「bert」，右側會顯示出帶有「BERT」關鍵字的相關論文，并以藍色字體突出顯示，除此以外還會顯示論文摘要、論文作者、論文 PDF 鏈接、Graph 鏈接以及 GitHub 鏈接，方便使用者快速查找。

當鼠標放在對應的模塊上面（如摘要、作者等），相關內容會全部顯示，以供使用者了解該論文的整體內容。

除此以外，「The NLP Index」還關聯了 Connected Papers，點擊 Graph 界面跳轉至生成的文獻分析網絡圖，結果頁面分三欄，左邊一欄是本文以及相關參考文獻的題目，右邊一欄是相關參考文獻的具體內容，而中間一欄是文獻檢索分析圖譜。可以在線進行分析文獻的引文信息，輕松了解某篇文獻的引用和被引用關聯，分析出文獻的前世今生，方便研究者對一篇文獻或者某個領域進行調研。

對于這個免費且開放的索引工具，有網友表示：「這太神奇了。數據來自 Papers With Code 嗎？」

還有網友表示：「非常感謝為其他人提供了便利。」