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2. 训练模型

给模型提供启动数据——确认哪些文献与你的方向匹配、哪些文献不匹配，以便模型能够精准匹配你的研究方向scope。有两种方法：通过作者添加、通过文献添加。

推荐优先通过作者添加，这是最方便最直接，也是最能精确瞄准你的topic的方式。

2.1 通过作者添加

如图3，找一个你所在方向的、仍然活跃的researcher，检索她/他的名字。如果有重名，选择你要找的那个，点击"Add"。

如图4，将她/他的文章作为启动数据添加进来。可以通过年份批量添加，也可以单独添加某一篇。

2.2 通过文献添加

如图5:

(1) 首先选择"Search Papers";

(2) 有一些最新的文献这个系统检索不出来，所以尽量使用关键词搜索;

(3) Topic Hierarchy 划分得太细了，没什么用，略过;

(4) 你标注过的文献会出现在这里;

(5) 你通过文献检索(也即当前操作页面)添加的文章会显示在这里;

(6) 限定文献发布时间;

(7) 系统要求最少要标注5篇文献，建议尽量多标注一些，不要心急。

如图6，添加过的文献会在右侧的地图中显示。

3. 第二轮训练

如图7，这一轮主要就是标注文献：相关？不相关？

你如果觉得标注得差不多了，需要自己手动点"Finish"，否则会一直刷新新文献让你标注。

4. 使用

如图8，完成初始训练，可以开始使用了

如图9，界面很简单，你的日常工作就是读文献、收藏文献、捎带手儿标注这篇文章是否相关。常用功能有：

(1) 右上角的检索功能 (有些最新文献检索不到，数据库和Google Scholar完全不在一个量级)

(2) 选择时间区间

(3) 标注文献、收藏、阅读文献、copy链接

(4)获取相似文献(这个在你需要扩展一下阅读范围的时候非常有用，比如为下一篇论文找topic，那么就点这个按钮，随机读点相似文献，可以很好地了解其他同行们都在做什么)、预览文献图表

Done.