Casos de Uso

PapersFlow para Pesquisa em Ciência da Computação e IA

Acelere a pesquisa em CC e IA com busca de fonte dupla em Semantic Scholar e OpenAlex (474M+ artigos), descoberta de código no GitHub, análise de redes de citação e um sandbox Python para executar experimentos.

Pesquise no Semantic Scholar e OpenAlex (474M+ artigos), descubra repositórios no GitHub, analise redes de citação e execute experimentos em Python — um assistente de pesquisa com IA criado para pesquisadores de CC e IA.

A pesquisa em CC e IA avança em um ritmo que torna os métodos tradicionais de revisão de literatura obsoletos em poucas semanas. Novos preprints aparecem diariamente no arXiv, os rankings de benchmarks mudam constantemente, e o código de que você precisa para reproduzir um resultado está espalhado por repositórios no GitHub com links quebrados. Acompanhar tudo isso exige rastrear simultaneamente artigos, código, conjuntos de dados e benchmarks — um workflow para o qual nenhuma ferramenta isolada foi projetada.

O Que Você Pode Fazer

  • Busca de Fonte Dupla (Semantic Scholar + OpenAlex)
  • Descoberta de Código no GitHub
  • Comparação de Benchmarks (Assistida por IA)
  • Análise de Rede de Citação

Ferramentas

Comparar

Frequently Asked Questions

O PapersFlow consegue encontrar código para artigos que não incluem um link do GitHub?
Sim. O PapersFlow usa várias estratégias de busca além da extração de URL: ele pesquisa pelo título do artigo e nome do método, examina perfis de autores no GitHub e procura padrões de código distintivos mencionados no artigo. Ele encontra repositórios para cerca de 60% dos artigos que não incluem um link explícito.
Quão atuais são os artigos? Ele inclui preprints recentes do arXiv?
O PapersFlow pesquisa tanto no Semantic Scholar quanto no OpenAlex, cobrindo mais de 474M artigos, incluindo preprints do arXiv. Novos artigos normalmente aparecem em poucos dias após a publicação. Para os preprints mais recentes, você também pode colar uma URL do arXiv diretamente.
Posso executar análises Python personalizadas nos artigos que encontrar?
Sim. O sandbox Python vem pré-carregado com sklearn, networkx, pandas, numpy, scipy, matplotlib e seaborn. Você pode analisar redes de citação, gerar gráficos comparativos de benchmarks, executar testes estatísticos ou processar quaisquer dados extraídos da sua sessão de pesquisa.
Ele oferece suporte ao formato de citação IEEE?
Sim. O PapersFlow oferece suporte à formatação de citações IEEE tanto para citações no texto quanto para listas de referências. Você pode exportar LaTeX com comandos \cite{} compatíveis com IEEE e um arquivo .bib devidamente formatado, pronto para templates de conferências ou periódicos IEEE.