「Papers with Code」と「arXiv」が提携。arXiv掲載論文のページ内にコードタブが新設されています。

こんにちは、Choimirai School のサンミンです。

【祝】「Papers with Code」と「arXiv」の提携によって、arXiv掲載論文のページ内にコードタブが新設されました。

機械学習分野の論文を実装と共に公開しているサイトが、Papers with Codeです。

これは日本でも拡散してほしい！コード付きの論文が9190本，機械学習（ML）のタスクは966個，タスクごとの精度を表すリーダーボードは516個，そして700を超えるデータセットを集めた MLのまとめサイト。論文やリーダーボードは随時アップデートされているようです。

🤖 詳細：https://t.co/HzhWAmGP6k https://t.co/Xi9Wm3Im8g

— Sangmin @ChoimiraiSchool (@gijigae) February 3, 2019

その、Papers with CodeがTwitterでarXivとの提携を発表。

🎉 Papers with Code partners with arXiv! Code links are now shown on arXiv articles, and authors can submit code through arXiv. Read more: https://t.co/kO6zhWAWGH pic.twitter.com/QZj6Nnfx8i

— Papers with Code (@paperswithcode) October 8, 2020

提携の詳細はこちらのサイトを参考にしてください。

Papers with Code partners with arXiv

「arXiv」は機械学習や数学、物理学分野を中心に数多くの査読前論文が日々投稿されているサイトです。

AIや数学、物理などの論文を掲載する@arxiv。投稿される論文数は月1万件を軽く超えている。@DeepMindAIの AlphaGo に関する論文も学術誌に掲載する前に arXiv で真っ先に公開。英語による情報公開はいつよりもスピードアップしてます🚀。21世紀に、これらの情報を活用する英語力は選択より必須です。 pic.twitter.com/seSUtrcrov

— Sangmin @ChoimiraiSchool (@gijigae) September 24, 2018

今回の提携でarXivのサイトには「Code」タブが追加され、研究で利用されたソースコードがシェアできるようになっています。

Papers with Codeは、arXivにコードを載せることの意義についてこう語っています。

Our goal at Papers with Code is to accelerate scientific progress by making research easier to grasp, use and extend. Having code on arXiv makes it much easier for researchers and practitioners to build on the latest machine learning research. This is a big moment for Papers with Code and completes the first chapter of our mission. We are happy that we could work with the arXiv team to make this change happen for the machine learning community.

Papers with Codeの目標は、研究をより簡単に把握、使用、拡張できるようにすることで、科学の進歩を加速させることです。arXivにコードがあることで、研究者や実務者が最新の機械学習研究をより簡単に構築できるようになります。これはPapers with Codeにとって大きな瞬間であり、私たちの使命の第一章を完成させるものです。arXivチームと協力して、機械学習コミュニティのためにこの変化を実現できたことを嬉しく思います。

さらに、arXivの関連論文をまとめてある Arxiv Sanity と一緒に使えば関心分野で話題の論文や関連してある研究のソースコードを確認するのも便利です。

Arxiv Sanity is a web interface that attempts to tame the overwhelming flood of papers on Arxiv. It allows researchers to keep track of recent papers, search for papers, sort papers by similarity to any paper, see recent popular papers, to add papers to a personal library, and to get personalized recommendations of (new or old) Arxiv papers.

Arxiv Sanity Preserver

「Papers with Code」が指摘しているように、オープンサイエンスが機械学習だけでなく他の分野にも広がることを期待しています。

We also hope this change has ripple effects on broader computational science beyond machine learning. Science is cumulative. Open science, including making available key artefacts such as code, helps to accelerate progress by making research easier to build upon. We are excited for further developments towards the goal of open science.

また、この変化が機械学習にとどまらず、より広範な計算科学に波及することを期待しています。科学は累積的なものです。コードなどの重要なアーティファクトを利用可能にすることを含むオープンサイエンスは、研究をより簡単に構築できるようにすることで、進歩を加速させるのに役立ちます。私たちは、オープンサイエンスの目標に向けてさらなる発展を期待しています。