PaperMatch 是一款语义搜索引擎，可以通过自然语言输入或整个 arXiv 中的 arXiv ID 查找类似的论文。普通搜索引擎靠关键词匹配查找内容，而它用嵌入模型把文本转成向量。这些向量能反映文本的含义。 数字之间可以直接比较大小比如 a 比 b 大，所以通过对比文本对应的向量，就能间接判断文本之间的关联。这就是 PaperMatch 的核心原理。 它会先把 arXiv 论文的摘要转成向量，再对其他论文集合做相似性搜索。

PaperMatch由 Mitanshu Sukhwani 开发，主要用 Gradio 工具搭建。

PaperMatch(图1)

PaperMatch功能特点

  • 语义搜索：能理解语义细节，匹配概念相近的论文。即便关键词不完全一样，也能帮用户找到相关内容。

  • 多领域应用：不仅适用于学术研究，还能用在在线广告搜索、多个电商平台商品搜索等场景。

  • 灵活查询：用户可通过输入文章标题、摘要、关键词等查询，系统会根据内容推荐相关论文。

  • 期刊推荐：根据用户输入的文章信息，推荐相关期刊，帮用户选合适的发表平台。

PaperMatch应用场景

  • 学术研究：研究人员写论文时，用它快速找相关文献。

  • 期刊选择：选期刊发表论文时，它能帮用户找到与研究方向和论文内容匹配度高的期刊。

  • 文献计量研究：做文献计量学研究的学者，可用它作为数据挖掘和分析工具，快速获取大量相关文献数据。

  • 内部文档和代码库搜索：企业或机构用它在内部文档和代码库中进行语义搜索，快速找到所需信息。

PaperMatch如何使用

  • 🔍 通过 arXiv 编号查找

    输入 arXiv 标识符（例如 1706.03762）就能搜到相似论文。 也可以直接粘贴完整的 arXiv 网址，系统会自动提取编号。

  • 📝 用文字描述查找

    输入一段自然语言，说明你想找哪类论文。

    注意：系统按含义匹配，不是关键词匹配，所以结果里可能不会出现你输入的原词——关键看内容是否匹配。