MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。
社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。本文介绍以下几种工具：
论文管理神器Zotero
OCR神器（公式识别等）
Latex工具
语法校对工具
论文翻译
论文绘图工具
一、Zotero简介
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件，如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能，其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
下载地址：https://www.zotero.org/download/ubuntu下安装zotero：
sudo apt-add-repository ppa:smathot/cogscinl # Say yes/press enter to accept any requests.$ sudo apt-get update# Wait for it to complete, then:$ sudo apt-get install zotero-standalone
步骤：我的文库→右键→新建分类→输入名称→鼠标右键我的文库→出现新建文件夹三、英文文献信息导入
在新建目录下→鼠标拖入英文文献→右键重新抓取PDF文件的元数据→获取文献基本信息备注：一些时间久远的英文论文也不能直接抓取数据，具体信息抓取方法参照第四部分中文文献的信息导入。四、中文文献信息导入
2. 在百度学术搜索文献→点击批量引用→导出到BibTex→下载3. 用记事本打开下载好的.bib文件→复制全部内容5. 将PDF文件鼠标拖至刚导入文件成为其子文件→完成中文文献的信息抓取五、插入文献
1. Word中点击菜单栏中的“Zotero”工具栏→选择要引用的方式（默认选项没有的引用方式参见第六部分）2. 鼠标光标置于要插入上角标处（即下图2处）→点击下图1处所示图标→2处出现红框内文字，3处出现Zotero快速格式化引文→点击快速格式化引文左边图标选择经典视图3. 出现“添加/编辑引文”对话框→选择要引入的文献，点击OK4. 下图1处出现上角标→光标置于参考文献3处→点击2处→3处引入参考文献成功5. 其他文献可依次插入。Zotero有个特别强大的功能，如果中间一部分引文被删除，点击工具栏的Refresh，上角标以及参考文献会自动更新。六、寻找非默认引文格式
点击左上角Add/Edit
Citation工具→选择右下角管理样式→在 Zotero Style Repository对话框寻找想要的引文格式
七、使用坚果云同步文献
zotero只给了300m的空间，大概只能放80来篇文献的全文文件，如果文献较多就不能同步全文。注意：使用同步功能要先注册zotero账号。解决方法：使用坚果云：坚果云官网:https://www.jianguoyun.com/八、使用插件
Zotero还有不少插件，比较有名的是zotfile，Zotero DOl Manager，它们可以自动下载pdf，或者获取论文的DOI。我发现了一个神奇的OCR工具：天若OCR，功能真的很好很强大。免费版本可以识别图片文本，收费版本也不贵，59元一次性买个专业版，可以定义接口。软件具有文本识别、翻译等功能，这些通用功能我就不展开说明了，我着重推荐两个功能：公式识别和表格识别。我之前推荐过公式的识别神器mathpix，真的很好用，但是免费的只有每个月50次，不够。天若OCR可以设置mathpix的接口，mathpix接口一个月免费1000次识别，应该够了，注册的时候要绑定信用卡（注册过程要科学上网），识别效果：
原图片公式
识别后的公式，可以导出tex或者保存为word文件表格识别
一般的OCR软件识别文字都问题不大，但是表格识别却是个问题，解决这个问题，这里推荐下腾讯优图的接口，目前每天200次识别免费。在天若OCR里配置好表格识别的接口为腾讯优图后，识别效果如下：『在线的latex编辑和编译工具：overleaf』
当然可以使用word，但光排版这件事情，就能耗费你一半的精力。正确的答案是，使用latex，它是一个专业的排版工具，按照latex的语法进行写作，执行编译就能够得到PDF文件。它的语法包含了如何排版，虽然相比word上手要慢，但在排版这件事情上，入门级别的latex语法，你要达到精通word的水平。latex如何使用呢？当然，要安装编译器，再安装编辑器，本地一通配置，偶尔会遇到些问题，凭着强大的谷歌搜索，倒也不是什么难事。配置本地环境，不如直接使用在线编辑器。按照overleaf的开始流程，有选择模板的过程，模板怎么选，还是要看投稿的期刊或者会议的要求。以KDD为例，在它的KDD 2019 Call for Research Papers页面上，给出了模板格式，看看能不能在overleaf上找到，即使没有，一会提供下载，自己上传到overleaf。走过这一步，已经可以编译出模板PDF了，可以照猫画虎地写起来了。https://app.grammarly.com/在这编辑文章的一句或一段话，语法出错了会有提示，低级的语法错误都能够避免。
除了语法纠错之外，还有同意替换功能，我的塑料英语能想到的词汇都太过常见，不够精准（逼格不足），选中词就可以同义替换了。
同意替换建议在word软件中安装grammarly插件，直接可用在word中进行语法校对和纠正。开始写作前，要纠结一个问题，是先写中文再翻译，还是直接写英文？我觉得，怎么快怎么来，避免拖延，快速开始。英语不过关，翻译软件来凑。有时候不知道怎么开始一个句型，先中文拿到英文句型的轮廓，再靠着自己的塑料英文加上更多的辅助工具完善，不失为一个好的选择。一个秘传用法：中翻英，改英文，英翻中，改中文。。。反复迭代。本人在写机器学习相关论文的时候，很多图片是用matplotlib和seaborn画的，但是，我还有一个神器，Scikit-plot，通过这个神器，画出了更加高大上的机器学习图，本文对Scikit-plot做下简单介绍。https://github.com/reiinakano/scikit-plotfrom sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
X, y = load_digits(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33)
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)
predicted_probas = nb.predict_proba(X_test)
# The magic happens here
import matplotlib.pyplot as plt
import scikitplot as skplt
skplt.metrics.plot_roc(y_test, predicted_probas)
plt.show()
- P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴。首先解释一下精确率和召回率。
- 混淆矩阵是分类的重要评价标准，下面代码是用随机森林对鸢尾花数据集进行分类，分类结果画一个归一化的混淆矩阵。
- 其他图如学习曲线、特征重要性、聚类的肘点等等，都可以用几行代码搞定。
https://github.com/reiinakano/scikit-plotSciencePlots是一个专门为科研论文打造的轻量化的绘图工具包https://github.com/garrettj403/SciencePlots简易入门：只需要导入matplotlib工具包，选择相应的style即可。例如，如果想要给Science投稿，那么只需要引入下列的主题：import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('science')
import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use(['science','ieee'])
但是需要注意的是，IEEE的格式会覆盖一些Science的风格，例如列宽，行距等。ML Visuals是一项新的协作努力，通过提供免费的专业、引人注目的和足够的视觉和图形，帮助机器学习社区改进科学交流。您可以在演示文稿或博客文章中自由使用视觉效果。https://github.com/dair-ai/ml-visualsGithub上面有说明如何使用，大家可以自定义自己需要的图形，上面已经提供了基本的元素，根据自己的需求去调整使用即可！我们来看一下有哪些模板啊，别急，总共32页ppt，我们看几个：
首先我们看看效果，其github链接如下，将近4000 star：
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet使用的门槛相对来说就高一些了，用LaTex语言编辑，所以可以发挥的空间就大了，你看下面这个softmax层，这就是会写代码的优势了。参考
[2]：https://www.zotero.org[3]：https://github.com/reiinakano/scikit-plot
[4]：https://github.com/garrettj403/SciencePlots[5]：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet[6]：https://github.com/dair-ai/ml-visuals本文分享下作者常用的论文工具，希望对读者写论文有所帮助，祝各位读者都能写出高大上的论文。
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