不要用arxiv链接了！引用更规范，华人博士创建了一个小工具机器之心报道作者：魔王只需

机器之心报道
作者：魔王
只需两步，将文献的arXiv信息转换为正式来源信息。
伴随着预印本平台arXiv的广泛使用，越来越多的研究者喜欢在写论文参考文献时直接使用arXiv信息。这看似非常方便，但也存在问题：这篇arXiv论文是否在ACL、EMNLP、NAACL、ICLR或AAAI等学术会议上发表过？
没错，在某些情况下，只引用arXiv信息显得不那么准确，这种不准确的文献条目甚至可能会违反某些会议的论文提交或camera-ready版本提交规则。
如何解决这一问题呢？最近，上交毕业生、南加州大学博士生林禹臣开发了一个简单的Python工具——Rebiber ，它能够基于ACLAnthology和DBLP数据库自动解决这一问题。
项目地址：https://github.com/yuchenlin/rebiber

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下图展示了Rebiber的使用示例：

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在该示例中，文章的原始信息来自GoogleScholar ，仅包括标题、作者、期刊（arXiv）、年份。而事实上该论文已被EMNLP2020接收，原始信息显然不够准确。
经过Rebiber转换后，原始arXiv信息被转换为来自正式来源的准确信息，包括标题、作者、年月、出版商、数字对象识别码（doi）、网址等详细内容。
Rebiber支持的会议包括ACLAnthology涵盖的会议，如ACL、EMNLP、NAACL及其workshop ，以及DBLP涵盖的会议，如ICLR2020 。
目前， Rebiber支持的会议列表如下所示：

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使用者还可以手动添加DBLP包含的任意会议：只需从DBLP中下载会议bib文件至data文件夹，然后将其转换为json格式，再把路径添加至bib_list.txt即可。
如何使用？
这款工具的使用也很简单。
首先，运行以下命令行：
gitclonehttps://github.com/yuchenlin/rebiber.gitpipinstallbibtexparsertqdmcdrebiber然后，将文献条目归一化为正式格式：
pythonnormalize.py-iexample_input.bib-oexample_output.bib-lbib_list.txt只需要简单的操作，就可以将arXiv信息转换为正式信息了。
项目作者简介

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项目作者林禹臣本科毕业于上海交通大学IEEE试点班，曾获上海市优秀本科生奖学金、上海交通大学优异学士学位论文奖，现在南加州大学攻读计算机科学博士学位，导师为南加州大学计算机科学学院助理教授、情报与知识发现（INK）研究实验室主任任翔。
【不要用arxiv链接了！引用更规范，华人博士创建了一个小工具】他曾在微软亚洲研究院和谷歌AI有多段实习经历，研究兴趣包括构建能够深度理解世界的神经符号系统、集成信息提取、知识图谱、机器推理、图神经网络和模型鲁棒性的技术。近期研究集中在利用常识推理推动自然语言处理（理解与生成）。多篇论文发表在ICLR、AAAI、EMNLP、KDD、ACL等学术会议上。
参考链接：https://yuchenlin.xyz/