AI文献搜索工具：Lumina

简介

Lumina是一款免费的学术搜索引擎，但使用之前需要注册，界面如下

基础使用

作为一款学术搜索引擎，Lumina最核心的功能自然是搜索文献，但在此基础之上，它还会对搜索到的文献做一个综述。例如，在搜索框中输入【深度置信网络,Hinton】，其返回界面的左侧列出了搜索到的结果，第一篇论文如下

Le Roux, N. & Bengio, Y., 2008. Representational Power of Restricted Boltzmann Machines and Deep Belief Networks. Neural Computation, 20(6), pp.1631–1649. Available at: https://doi.org/10.1162/neco.2008.04-07-510.

文章下面支持复制doi网址，并提供多种引用格式。

右侧则给出了当前页面所有文献的概述，目前并不支持中文，其第一自然段如下

Deep belief networks (DBNs) are a type of generative neural network model with multiple layers of hidden explanatory factors, recently introduced by Geoffrey Hinton and his colleagues [1], [2], [3]. The building block of a DBN is a restricted Boltzmann machine (RBM), a probabilistic model used to represent one layer of the network [1], [2], [4]:

但是，文献概述下方的进一步提问的建议，则会匹配输入的语言，其建议的第一个问题是

深度置信网络的表示能力是什么?

搜索结果页面的底端是页码，但与传统搜索引擎不同的是，Lumina貌似并不会一次性搜索到所有结果，在点击页码后，需要经过很长的时间才能跳转到下一页。

点击搜索到的文献，就会跳转到单篇文章分析的页面。对于开源文章，页面右侧会直接显示其pdf文本，并且支持一键下载。

页面左侧则提供了作者、引用以及相关资源。

高级搜索

在搜索界面的右侧，有一个Filters按钮，用于限定搜索条件，主要包括

• 是否具有pdf文档
• 发表年度
• 被引数
• SJR分区
• 源类型，包括书籍、章节、数据库等
• 指定期刊

仍以【深度置信网络，Hinton】为例，要求被引数超过100，则搜索得到的第一个文献为

Sparse deep belief net model for visual area V2