这篇文章主要介绍了怎么使用Python+ChatGPT批量生成论文的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么使用Python+ChatGPT批量生成论文文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
用Python+ChatGPT批量生成论文概述
做算法研究离不开阅读大量论文。从海量论文中找到需要的论文往往耗费算法团队不少的精力。
ChatGPT官方例子中有一个“TL;DR”摘要生成，非常适合生成论文摘要。
于是我用python+GPT-3 API开发了一个工具，可以直接从arxiv地址生成论文概述。实现步骤如下：
下载论文
第一步，我们要先拿到论文正文。
从arxiv上下载论文非常简单，如果你知道论文编号（比如2302.08996），那么论文的pdf下载地址为：https://arxiv.org/pdf/[论文编号].pdf。我们只需要发起网络请求即可将论文下载到本地。
我这里使用requests库发起网络请求，你可以使用任何你喜欢库完成论文下载。
def download_paper(paper_id: str, file_name: Optional[str] = None) -> Optional[str]: """ 根据论文id将论文下载到本地 Parameters ----------- paper_id: str 论文id file_name: Optional[str] 本地文件名，如果为空则用论文id做文件名 Returns ------- result: Optional[str] 论文下载结果。成功则返回本地文件路径，失败则返回None """ paper_url = f"https://arxiv.org/pdf/{paper_id}.pdf" if not file_name: file_name = f"{paper_id}.pdf" res = requests.get(url=paper_url) if res.status_code == 200: with open(file_name, "wb") as f: f.write(res.content) return file_name return Nonepdf转文本
ChatGPT只接受文本输入，所以拿到论文后，我们需要将pdf格式的论文转换为纯文本。这里给大家推荐一个好用的pdf转文本库——pdfplumber。
pdfplumber使用非常简单，只要打开文件，即可通过pdfplumber.pages获取到每一页pdf内容。然后调用pdfplumber.Page类的extract_text()方法就能提取页面的文本。示例代码如下：
def pdf2txt(file_name: str | pdfplumber.PDF, page_start: int, page_end: int) -> str: """ Parameters ----------- file_name: str | pdfplumber.PDF pdf文件路径或pdfplumber.PDF实例 page_start: int 要转换的起始页页码 page_end: int 要转换的结束页页码 Returns ------- content: str 转换后的文本 """ content = "" if isinstance(file_name, str): pages = pdfplumber.open(file_name).pages elif isinstance(file_name, pdfplumber.PDF): pages = file_name.pages else: raise AttributeError("需要传入pdf路径或PDF对象") for page in pages[page_start:page_end]: content += page.extract_text() return content上面的代码会逐页提取给定pdf文档指定页码范围内的内容并返回。
用GPT-3生成概述
有了文本，我们就可以用ChatGPT来生成概述了。
首先我们导入openai库，并配置好参数：
import openaiopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"TLDRParameter = { "model": "text-davinci-003", "max_tokens": 2048, "temperature": 0.3, "top_p": 1.0, "frequency_penalty": 0.0, "presence_penalty": 0.0, "stop": ["\n\n"]}tldr_tag = "\n\n tl;dr:" # 给ChatGPT明确的文本补全意图这里的tldr_tag需要稍微解释一下，这段字符串会添加在我们论文文本的末尾，用于提示ChatGPT我们要做的是上面文本的摘要。为了让ChatGPT能够将论文内容和我们给出的提示区分开来，在参数中我们设置了stop，用于告诉ChatGPT输入到哪里结束。
输出概述
ChatGPT对输入长度是有限制的，因此我们不能一次性将整个论文内容输入进去，需要一页一页得输入并生成每一页的概述。
pages = pdfplumber.open(file_name).pagesfor p in pages: content = p.extract_text() + tldr_tag response = openai.Completion.create(prompt=content, **TLDRParameter) print(f"Page1 {index + 1}:\n") print(response["choices"][0]["text"]) print("\n\n")集成测试
将上面的代码集成到一起，我们就可以得到一个完整可用的论文概述工具
import requestsimport pdfplumberimport openaifrom typing import Optionalopenai.api_key = "YOUR_API_KEY"TLDRParameter = { "model": "text-davinci-003", "max_tokens": 2048, "temperature": 0.3, "top_p": 1.0, "frequency_penalty": 0.0, "presence_penalty": 0.0, "stop": ["\n"]}tldr_tag = "\ntl;dr:"def download_paper(paper_id: str, file_name: Optional[str] = None) -> Optional[str]: """ 根据论文id将论文下载到本地 Parameters ----------- paper_id: str 论文id file_name: Optional[str] 本地文件名，如果为空则用论文id做文件名 Returns ------- result: Optional[str] 论文下载结果。成功则返回本地文件路径，失败则返回None """ paper_url = f"https://arxiv.org/pdf/{paper_id}.pdf" if not file_name: file_name = f"{paper_id}.pdf" res = requests.get(url=paper_url) if res.status_code == 200: with open(file_name, "wb") as f: f.write(res.content) return file_name return Noneif __name__ == '__main__': file_name = download_paper('2302.08996') pages = pdfplumber.open(file_name).pages for index, page in enumerate(pages): content = page.extract_text() + tldr_tag response = openai.Completion.create(prompt=content, **TLDRParameter) print(f"Page {index + 1}:\n") print(response["choices"][0]["text"]) print("\n\n")我用最新发出的2302.08996做测试，输出如下：
Page 1:
We employ meta reinforcement learning to model short-duration trading in financial markets as a sequential decision-making problem. We incorporate symbolic features based on frequently occurring patterns in price series to improve the performance of our meta-RL algorithm. Preliminary results on real data indicate that meta-RL and logical features are more effective than vanilla RL or primary price features alone.
Page 2:
Meta-learning techniques, such as Inductive Logic Programming (ILP) and RL2, can be used to train a trading agent on a new task with limited data.
Page 3:
We propose a meta-RL agent that can rapidly adapt to new reward patterns. We use PPO to train the agent and an LSTM agent. We also use hand-crafted features and learned logical features to augment the agent's neural network model. Results show that the agent outperforms vanilla reinforcement learning.
Page 4:
上面每一页的输出都很好地概括了该页的核心内容，其中第四页为空是因为这一页绝大部分内容是参考文献，ChatGPT也很聪明的没有返回概述。
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