开源项目教程：AI论文评审器（Paper Reviewer）

开源项目教程：AI论文评审器（Paper Reviewer）

paper-reviewer Generate a comprehensive review from an arXiv paper, then turn it into a blog post. This project powers the website below for the HuggingFace's Daily Papers (https://huggingface.co/papers). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/paper-reviewer

1. 项目目录结构及介绍

AI论文评审器项目的目录结构如下：

paper-reviewer/
├── .github/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── assets/
├── configs/
├── pipeline/
├── templates/
├── test_assets/
├── collect-hf-linux.sh
├── collect-hf-macos.sh
├── collect.py
├── convert-hf-linux.sh
├── convert-hf-macos.sh
├── convert-local.sh
├── convert.py
├── convert_utils.py
├── cover.png
├── figures.json
├── helper.py
├── html_parse.py
├── r2_utils.py
├── requirements.txt
├── tables.json
├── test_coord.py

目录说明：

• .github/：存放与GitHub相关的配置文件。
• .gitignore：指定Git忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的开源协议文件，本项目采用Apache-2.0协议。
• README.md：项目的说明文件，介绍了项目的目的和使用方法。
• assets/：存放项目所需的静态资源，如图像文件等。
• configs/：包含项目的配置文件。
• pipeline/：可能包含项目处理流程的相关脚本或模块。
• templates/：存放项目使用的模板文件，如HTML模板等。
• test_assets/：存放测试所需的资源文件。
• collect-hf-linux.sh、collect-hf-macos.sh：用于在Linux和macOS系统中收集论文信息的脚本。
• collect.py：主要的Python脚本，用于收集和生成论文评审。
• convert-hf-linux.sh、convert-hf-macos.sh：用于在Linux和macOS系统中转换评审为博客文章的脚本。
• convert-local.sh：本地转换评审为博客文章的脚本。
• convert.py：Python脚本，用于将收集到的评审转换为博客文章。
• convert_utils.py：转换工具的Python模块。
• cover.png：项目的封面图像。
• figures.json：存储图像信息的JSON文件。
• helper.py：辅助功能的Python模块。
• html_parse.py：解析HTML的Python模块。
• r2_utils.py：与R2服务相关的工具模块。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• tables.json：存储表格信息的JSON文件。
• test_coord.py：测试坐标的Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于collect.py脚本。该脚本负责收集和生成给定arXiv ID的论文评审。

启动命令如下：

python collect.py --arxiv-id <ARXIV_ID> --stop-at-no-html

其中，--arxiv-id <ARXIV_ID>指定了要收集评审的arXiv论文ID，--stop-at-no-html选项表示如果没有找到HTML版本，则停止执行。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs/目录下。以下是主要的配置文件及其作用：

• config.json：主配置文件，包含项目的全局设置，如API密钥、服务配置等。
• known_affiliations.json：存储已知机构信息的JSON文件，用于识别论文作者所属机构。
• known_categories.json：存储已知类别信息的JSON文件，用于分类论文。

这些配置文件可以通过编辑对应的JSON文件来修改配置。例如，如果你需要添加新的已知机构或类别，可以直接在known_affiliations.json或known_categories.json中添加相应的条目。

以上是AI论文评审器开源项目的简单教程，希望对你有所帮助。

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