ChatPaper全流程加速科研：论文阅读+润色+优缺点分析与改进建议+审稿回复

工具名称	工具作用	是否在线？	在线预览	备注
ChatPaper	通过ChatGPT实现对论文进行总结，帮助科研人进行论文初筛	访问wangrongsheng/ChatPaper 使用	–	原项目地址
ChatReviewer	利用ChatGPT对论文进行优缺点分析，提出改进建议	访问ShiwenNi/ChatReviewer 使用	–	原项目地址
ChatImprovement	利用ChatGPT对论文初稿进行润色、翻译等	访问qingxu98/gpt-academic 使用	–	原项目地址
ChatResponse	利用ChatGPT对审稿人的提问进行回复	访问ShiwenNi/ChatResponse 使用	–	原项目地址
ChatGenTitle	利用百万arXiv论文元信息训练出来的论文题目生成模型，根据论文摘要生成合适题目	–	–	原项目地址

1.解决问题

面对每天海量的arxiv论文，以及AI极速的进化，我们人类必须也要一起进化才能不被淘汰。ChatPaper是一款论文总结工具。AI用一分钟总结论文，用户用一分钟阅读AI总结的论文。

它可以根据用户输入的关键词，自动在arxiv上下载最新的论文，再利用ChatGPT3.5的API接口强大的总结能力，将论文总结为固定的格式，以最少的文本，最低的阅读门槛，为大家提供最大信息量，以决定该精读哪些文章。也可以提供本地的PDF文档地址，直接处理。一般一个晚上就可以速通一个小领域的最新文章。我自己测试了两天了。这段代码虽然不多，但整个流程走通也花了我近一周的时间，今天分享给大家。

2.技术原理：

论文总结遵循下面四个问题：

1. 研究背景

2. 过去的方案是什么？他们有什么问题？

3. 本文方案是什么？具体步骤是什么？

4. 本文在哪些任务中，取得了什么效果？

基本上是大家做论文汇报的主要内容了。

实现细节：

• 提取摘要和introduction的内容，因为abstract很少会告诉你过去的方案是什么，存在什么问题。

• 然后提取method章节，总结方法的具体步骤

• 最后提取conclusion章节，总结全文。

分三次总结和喂入，如果每个部分超过了长度，则截断（目前这个方案太粗暴了，但也没有更好的更优雅的方案）

3.使用步骤

3.1以脚本方式运行

Windows, Mac和Linux系统应该都可以

python版本最好是3.9，其他版本应该也没啥问题

1. 在apikey.ini中填入你的openai key。
   小白用户比较多，我直接给截图示意下可能会更好：

2. 使用过程要保证全局代理！
   如果客户端时clash的话，可以参考这个进行配置:

3. 安装依赖：最好翻墙，或者用国内源。

pip install -r requirements.txt

4.1. Arxiv在线批量搜索+下载+总结： 运行chat_paper.py， 比如：

python chat_paper.py --query "chatgpt robot" --filter_keys "chatgpt robot" --max_results 3

更准确的脚本是chat_arxiv.py，使用方案，命令行更加简洁：

python chat_arxiv.py --query "chatgpt robot" --page_num 2 --max_results 3 --days 10

其中query仍然是关键词，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！

注意：搜索词无法识别-，只能识别空格！所以原标题的连字符最好不要用！ 感谢网友提供的信息

4.2. Arxiv在线批量搜索+下载+总结+高级搜索： 运行chat_paper.py， 比如：

python chat_paper.py --query "all: reinforcement learning robot 2023" --filter_keys "reinforcement robot" --max_results 3

4.3. Arxiv在线批量搜索+下载+总结+高级搜索+指定作者： 运行chat_paper.py， 比如：

python chat_paper.py --query "au: Sergey Levine" --filter_keys "reinforcement robot" --max_results 3

4.4. 本地pdf总结： 运行chat_paper.py， 比如：

python chat_paper.py --pdf_path "demo.pdf"

4.5. 本地文件夹批量总结： 运行chat_paper.py， 比如：

python chat_paper.py --pdf_path "your_absolute_path"

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

python google_scholar_spider.py --kw "deep learning" --nresults 30 --csvpath "./data" --sortby "cit/year" --plotresults 1

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“./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。

具体使用和参数请参考https://github.com/JessyTsu1/google_scholar_spider

---

另外注意，目前这个不支持综述类文章。

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。

另外关于arxiv的搜索关键词可以参考下图：

5. 参数介绍：

[--pdf_path 是否直接读取本地的pdf文档？如果不设置的话，直接从arxiv上搜索并且下载] 
[--query 向arxiv网站搜索的关键词，有一些缩写示范：all, ti(title), au(author)，一个query示例：all: ChatGPT robot] 
[--key_word 你感兴趣领域的关键词，重要性不高] 
[--filter_keys 你需要在摘要文本中搜索的关键词，必须保证每个词都出现，才算是你的目标论文] 
[--max_results 每次搜索的最大文章数，经过上面的筛选，才是你的目标论文数，chat只总结筛选后的论文] 
[--sort arxiv的排序方式，默认是相关性，也可以是时间，arxiv.SortCriterion.LastUpdatedDate 或者 arxiv.SortCriterion.Relevance， 别加引号] 
[--save_image 是否存图片，如果你没注册gitee的图床的话，默认为false] 
[--file_format 文件保存格式，默认是markdown的md格式，也可以是txt] 

parser.add_argument("--pdf_path", type=str, default='', help="if none, the bot will download from arxiv with query")
parser.add_argument("--query", type=str, default='all: ChatGPT robot', help="the query string, ti: xx, au: xx, all: xx,")    
parser.add_argument("--key_word", type=str, default='reinforcement learning', help="the key word of user research fields")
parser.add_argument("--filter_keys", type=str, default='ChatGPT robot', help="the filter key words, 摘要中每个单词都得有，才会被筛选为目标论文")
parser.add_argument("--max_results", type=int, default=1, help="the maximum number of results")
parser.add_argument("--sort", default=arxiv.SortCriterion.Relevance, help="another is arxiv.SortCriterion.LastUpdatedDate")    
parser.add_argument("--save_image", default=False, help="save image? It takes a minute or two to save a picture! But pretty")
parser.add_argument("--file_format", type=str, default='md', help="导出的文件格式，如果存图片的话，最好是md，如果不是的话，txt的不会乱")

3.2 以Flask服务运行

1. 下载项目并进入项目目录

git clone https://github.com/kaixindelele/ChatPaper.git
cd ChatPaper

2. 在项目根目录下的 apikey.ini 文件中填入您的 OpenAI 密钥。
3. 配置虚拟环境并下载依赖

pip install virtualenv 
安装虚拟环境工具
virtualenv venv 
新建一个名为venv的虚拟环境
Linux/Mac下:
source venv/bin/activate

Windows下:
.\venv\Scripts\activate.bat

pip install -r requirements.txt

4. 启动服务

python3 app.py
#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：
#http://127.0.0.1:5000/
#或
#http://127.0.0.1:5000/index

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

• 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。

  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

3.3 以docker形式运行

1. 安装docker和docker-compose，可以参考以下链接

   https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/install

   https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/compose/install

2. 找地方放项目根目录下的“docker-compose.yaml”文件，将21行的YOUR_KEY_HERE替换为自己的openai_key

3. 在同级目录下在命令行运行

   docker-compose up -d
   

4. 这样的界面代表一些正常，随后访问https://127.0.0.1:28460/ 就可以从网页上打开了! !

• 特别的，如果有改进项目的想法，您可以查看 build.sh、dev.sh、tagpush.sh这三个脚本以及根目录docker目录下文件的作用，相信它们会对你容器化封装项目的思想有进一步提升

• 所有的运行结果都被保存在 Docker 的 volumes 中，如果想以服务的形式长期部署，您可以将这些目录映射出来。默认情况下，它们位于 /var/lib/docker/volumes/ 下。您可以进入该目录并查看 chatpaper_log、chatpaper_export、chatpaper_pdf_files 和 chatpaper_response_file 四个相关文件夹中的结果。有关 Docker volumes 的详细解释，请参考此链接：http://docker.baoshu.red/data_management/volume.html。

4.在线部署

1. 在Hugging Face 创建自己的个人账号并登录；
2. 进入ChatPaper主仓库：https://huggingface.co/spaces/wangrongsheng/ChatPaper ，您可以在Files and Version 看到所有的最新部署代码；
3. [可选]私有化部署使用：点击Duplicate this space ，在弹出的页面中将Visibility选择为Private，最后点击Duplicate Space，Space的代码就会部署到你自己的Space中，为了方便自己每次调用可以不用填写API-key，您可以将app.py#L845 修改为您的密钥：default="sk-abcdxxxxxxxx" ，点击保存文件就会立即重新部署了；
4. [可选]公有化部署使用：点击Duplicate this space ，在弹出的页面中将Visibility选择为Public，最后点击Duplicate Space，Space的代码就会部署到你自己的Space中，这样就可以完成一个公有化的部署。

注：公有化部署和私有化部署根据你的需求二选一即可！

5. 使用技巧

快速刷特定关键词的论文，不插图的话，每张篇文章需要花一分钟，阅读时间差不多一分钟。

本项目可以用于跟踪领域最新论文，或者关注其他领域的论文，可以批量生成总结，最大可生成1000（如果你能等得及的话）。
虽然Chat可能有瞎编的成分，但是在我的规范化提问的框架下，它的主要信息是保熟的。

数字部分需要大家重新去原文检查！

找到好的文章之后，可以精读这篇文章。

推荐另外两个精读论文的AI辅助网站：https://typeset.io/ 和chatpdf。

和上面这两个工具的主要优势在于，ChatPaper可以批量自动总结最新论文，可以极大的降低阅读门槛，尤其是我们国人。
缺点也很明显，ChatPaper没有交互功能，不能连续提问，但我觉得这个重要性不大~

6.常见报错

1. pip 安装错误：

推荐关掉梯子，使用国内源下载：

pip install -r requirements.txt -i  http://pypi.douban.com/simple  --trusted-host pypi.douban.com

2. 调用openai的chatgpt api时出现APIConnectionError, 如何解决?
   参考知乎回答：
   https://www.zhihu.com/question/587322263/answer/2919916984

直接在chat_paper.py里加上

os.environ[“http_proxy”] = “http://<代理ip>:<代理端口>”
os.environ[“https_proxy”] = “http://<代理ip>:<代理端口>”

代理ip和端口需要你在Windows系统里面查找。

3. API被OpenAI禁了的报错：

这种情况只能用新号了。另外一定要注意一个号尽量不要多刷，节点一定要靠谱，千万不能用大陆和香港的节点，用了就寄。

4. Https通信错误：

这个报错大概率是节点不够干净。如果有大佬知道具体原因，欢迎挂issues

issue174提供的方案是：

pip install urllib3==1.25.11

7.chatgpt 分析报告

[0/13] 程序概述: get_paper.py

该文件是一个Python脚本，文件名为 get_paper.py，属于 ChatPaper 工程中的一个组成部分。它实现了一个 Paper 类和一个 main 函数。Paper 类代表了一篇论文，它可以从 PDF 文件中解析出论文的元信息和内容，并提供了一些函数用于获取论文信息，如获取文章标题，获取章节名称及内容等。主函数 main() 演示了如何使用 Paper 类处理 PDF 文件，根据 PDF 文件路径初始化 Paper 对象，并调用 parse_pdf() 函数解析 PDF 文件并获取相应的信息。

[1/13] 程序概述: chat_arxiv_maomao.py

该程序文件名为 chat_arxiv_maomao.py，猫娘版chat_arxiv.py，其功能为使用 OpenAI API 进行聊天和从 arxiv 搜索引擎中查询论文信息，并将相应的论文保存为PDF格式和部分信息保存为图片格式。程序文件使用了许多 Python 的第三方库，如 arxiv、numpy、openai、fitz 等。程序中定义了 ArxivParams 以及 Paper、Reader 三个类，其中 ArxivParams 定义了从 arxiv 搜索论文时需要的各种参数；Paper 类用于解析 PDF 文件，提取论文信息并保存为本地 PDF 文件及多个图片文件，其中包括论文标题、pdf 路径、每个章节标题对应的 pdf 页码、每个章节的正文内容、摘要信息，以及保存为图片文件的论文第一页；Reader 类主要用于在 arxiv 搜索引擎中查询论文信息，根据查询信息和关键词得到论文列表，再根据列表中的论文信息获取论文 pdf 文件并保存。

核心区别在于猫娘限定款，但目前的主要语句没有猫娘的韵味，希望大家一起帮忙调试出一个有灵魂的猫娘AI论文秘书！给你留一个pull的位置！

[2/13] 程序概述: chat_paper.py

该程序文件名为chat_paper.py，包含一个Reader类和PaperParams元组。该程序功能为根据读者输入的搜索查询和感兴趣的关键词，从Arxiv数据库中获取文章，并对文章进行摘要和总结。程序使用了OpenAI的GPT-3模型生成文本摘要，使用了arxiv包获取Arxiv数据库中的文章。程序会将摘要和总结以markdown文件的形式保存下来。

Reader类包含了下载文章、筛选文章以及使用GPT-3生成文本摘要和总结的方法。主要方法有：

• get_arxiv(): 使用Arxiv的API获取搜索结果。
• filter_arxiv(): 筛选文章，并返回筛选后的结果。
• download_pdf(): 从Arxiv下载筛选后的文章。
• summary_with_chat(): 对每一篇下载下来的文章进行文本摘要和总结，并将结果以markdown文件的形式保存。

PaperParams元组包含了程序运行所需要的参数，如下载文件保存路径、搜索查询、关键词、排序方式、筛选关键词等。程序中使用了多次retry来保证程序的稳定性。

[3/13] 程序概述: get_paper_from_pdf.py

本程序文件为Python脚本文件，文件名为get_paper_from_pdf.py，主要是通过调用fitz库和PIL库的方法，从PDF文件中解析出文章的各个部分的文本内容，包括标题、摘要、章节标题和正文等，并且对PDF文件中的图片进行提取和保存，并返回图片的路径和扩展名。

具体实现是定义了一个Paper类，通过传入PDF文件的路径初始化Paper对象，然后封装了一系列方法，如解析PDF文件的方法parse_pdf()，获取所有章节名称的方法get_chapter_names()，获取文章中的图片路径的方法get_image_path()等。最后在main()函数中调用了Paper类的parse_pdf()方法，并将解析出的各个部分的文本内容和图片路径打印输出。

[4/13] 程序概述: app.py

该程序文件为一个基于 Flask 框架实现的 Web 应用程序，提供了四个功能模块：arxiv、 paper、 response 和 reviewer，分别对应搜索 Arxiv 上的论文、搜索并分析论文、处理论文审稿评论和查找论文审稿人四个功能。其中，每个功能模块定义了相应的路由函数，并使用 process_request 函数处理请求参数，并将请求参数作为参数调用相应的功能主函数，输出结果。此外，home 函数为应用的首页，提供了应用简介、各功能模块的描述以及该应用的 GitHub 项目地址等信息。最后，在程序结尾，代码根据命令行参数来启动应用程序。

[5/13] 程序概述: chat_arxiv.py

这个程序的文件名是chat_arxiv.py。这个程序实现了一个论文下载器。在论文知识库 arXiv 上搜索论文，并下载相应的 PDF 文件。程序将会接收用户的查询字符串、关键词、搜索页数、文件格式等参数，为这些参数构建一个名为 ArxivParams 的元组。接着，程序使用提供的参数调用 arXiv API，获取查询到的论文列表。程序遍历每篇论文，并下载它们的 PDF 文件。程序接收到 PDF 后，使用 fitz 库打开它，提取出目录，正文和元数据等信息。在 PDF 中查找到第一张图片，并将它保存成 PNG 格式的文件。程序遍历文本，找到所有的章节名称和图片，并将它们保存成字典，并存储在 Paper 对象里。最后调用 Gitee API 将文件上传到 Gitee 仓库里。

[6/13] 程序概述: chat_response.py

该程序文件是一个Python脚本，文件名为"chat_response.py"，主要功能是根据输入的评论文件路径，使用OpenAI的Chat API生成对应的回复文本，并将回复输出到指定格式的文件中。

具体包括以下功能：

1. 定义了一个Response类，包括了一些属性和方法，用于初始化和生成回复文本。

2. 定义了一个chat_response_main函数，用于启动Response类生成回复文本。

3. 通过导入argparse、configparser、datetime、json、os、re、time等模块，实现了参数解析、文件读写、时间处理、字符串匹配等操作。

4. 使用了numpy、openai、tenacity、tiktok等第三方库，实现了文本编码、OpenAI Chat API调用、重试机制、加密解密等功能。

5. 使用了正则表达式对文本进行匹配处理，提取关键信息后进行逻辑处理和字符串拼接，形成回复文本。

6. 实现输出格式为txt、markdown等格式的回复文件。

总之，该程序用于将审稿意见进行回复，实现了自动化生成回复文本的功能，从而提高了工作效率。

[7/13] 程序概述: chat_reviewer.py

该程序文件是一个基于OpenAI Chat API的文献审稿系统，可以通过输入论文的标题、摘要、和各章节内容，生成相应的评审意见。主要包括以下内容：

1.导入所需要的模块和包

2.自定义namedtuple类ReviewerParams，包括4个属性：paper_path（论文路径），file_format（生成文件格式），research_fields（研究领域），language（输出语言）

3.自定义类Reviewer，包括以下方法：

init: 初始化方法，用于设置属性

validateTitle：用于校验论文的路径

review_by_chatgpt：根据传入的论文列表，获取关键部分，发送至OpenAI Chat API，生成评审意见

stage_1：审稿的第一阶段，根据传入的论文，提供标题、摘要、可提取的章节等信息并将其发送至OpenAI Chat API，以获取用户选择的章节

chat_review：审稿的第二阶段，将用户选定的章节和关键部分发送至OpenAI Chat API，以生成审稿意见

export_to_markdown：将审稿意见保存为markdown格式的文件

4.chat_reviewer_main：用于初始化程序，读取命令行参数后初始化Reviewer类，通过传入的论文路径或文件名，调用Reviewer类的review_by_chatgpt方法生成评审意见

该程序通过OpenAI Chat API调用人工智能模型，为用户提供便利的文献评审服务，同时又充分考虑到了对用户信息的保护，具有一定的可靠性和安全性。

[8/13] 程序概述: google_scholar_spider.py

这个程序文件是一个可从 Google Scholar 网站上获取特定关键字相关论文信息的爬虫，主要用于研究学术领域的热点话题。该爬虫的主要功能包括：

1. 从命令行参数中获取关键字、结果数、CSV 文件路径、排序方式等信息；
2. 根据关键字和年份（可选）构建 Google Scholar 查询链接；
3. 使用 requests 库向链接发送请求，并对结果进行处理，包括获取标题、作者、被引用次数等；
4. 按照排序方式对结果进行排序，将结果保存为 CSV 文件，并可选择在结果中生成柱状图。

[9/13] 程序概述: deploy/Public/app.py

该程序文件是一个Python脚本，文件名为app.py。该脚本包含了多个模块的导入和多个类和函数的定义。其中，一些重要的模块包括numpy、os、re、datetime、arxiv、openai、base64、requests、argparse、configparser、fitz、io、PIL、gradio、markdown、json、tiktoken、concurrent。主要的类包括Paper和Reader，辅助函数包括parse_text、api_key_check、valid_apikey、get_chapter_names、get_title、get_paper_info、get_image_path等。该程序还涉及到一些第三方API的调用，例如Arxiv、OpenAI等。该程序实现了一些功能，例如解析PDF文件，提取文本内容并按照章节组织成字典，获取PDF中每个页面的文本信息，根据字体大小识别每个章节名称等。该程序还可以检查有效的API密钥，生成一份有效的API密钥列表。

[10/13] 程序概述: deploy/Public/optimizeOpenAI.py

该程序文件名为optimizeOpenAI.py，是一个官方ChatGPT API的简单包装器，主要实现了和ChatGPT模型的交互功能，包括对话、重置对话、获取对话摘要等，以及对于API调用时间、API key的管理和流程控制。其中提供了两个主要的方法：ask()用于获取model的回答信息，conversation_summary()用于获取对话的摘要信息。

[11/13] 程序概述: deploy/Private/app.py

该程序实现了一个名为chatPaper的应用，用户可以通过输入特定的关键词，将获取的论文进行自动摘要和筛选，并使用OpenAI进行QA问答，由机器智能生成答案。其中，程序分为若干个子功能，包括：将PDF中的第一张图另存为图片，获取PDF文件中每个页面的文本信息并将其按章节组织成字典返回，获取PDF文件的标题，获取PDF文件中的章节。程序引入了numpy、os、re、datetime、arxiv、tenacity、base64、requests、argparse、configparser、PIL、gradio、fitz、io和optimizeOpenAI等库函数。主入口为app.py。

[12/13] 程序概述: deploy/Private/optimizeOpenAI.py

这是一个名为optimizeOpenAI.py的程序文件,是一个对官方ChatGPT API的简单包装器。该文件定义了一个名为chatPaper的类，该类包含了用于与ChatGPT交互的各种方法。它使用OpenAI API完成交互，并在输入和输出之间维护存储对话的本地转换。它使用一个优先队列来存储API密钥，以确保API请求不会超过每个密钥的最大使用限制。在一个对话中，用户可以不断地提出问题并回答ChatGPT提供的管道中的问题。此外，该文件还包含用于重置对话、截断对话、计算并返回每个对话的当前令牌成本的函数，以及用于获取已注册的API密钥、检查API的可用性以及生成会话摘要的函数。

• 对程序的整体功能和构架做出概括。然后用一张markdown表格整理每个文件的功能（包括get_paper.py, chat_arxiv_maomao.py, chat_paper.py, get_paper_from_pdf.py, app.py, chat_arxiv.py, chat_response.py, chat_reviewer.py, google_scholar_spider.py, deploy/Public/app.py, deploy/Public/optimizeOpenAI.py, deploy/Private/app.py, deploy/Private/optimizeOpenAI.py）。

整体功能和构架概括：
ChatPaper是一个文献管理工具，主要针对学术论文的查询、下载、管理和评审等方面进行了自动化处理和优化，主要功能包括：

1. 论文的搜索和下载
2. 论文的摘要和评审自动生成
3. 论文的PDF文件解析和信息提取
4. 学术文献信息的爬取和整合
5. 学术论文开源代码的维护和管理

文件与功能对应表：

文件名	主要功能
get_paper.py	解析PDF文件的主要信息：标题，作者，章节
chat_arxiv_maomao.py	在arxiv中搜索最新论文，并总结，猫娘款
chat_paper.py	搜索，下载，管理学术论文
get_paper_from_pdf.py	解析PDF文件
app.py	论文文献和爬虫
chat_arxiv.py	在arxiv中搜索最新论文，并总结
chat_response.py	使用OpenAI API自动生成文献回复
chat_reviewer.py	使用OpenAI API自动生成评审建议
google_scholar_spider.py	从谷歌学术爬取论文摘要信息和引用数
Public/app.py	提取PDF信息
Public/optimizeOpenAI.py	自然语言处理概述
Private/app.py	学术论文查询和管理
Private/optimizeOpenAI.py	OpenAI API请求处理

项目码源见文末

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