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acl-anthology

ACL Anthology 计算语言学开放获取论文库

ACL Anthology是计算语言学和自然语言处理领域的开放获取论文库。该项目收录ACL主办的会议和期刊论文,提供元数据、论文检索、在线阅读和引用生成等功能。ACL Anthology开源了网站代码和Python API,方便研究人员访问和利用数据。项目旨在促进计算语言学研究的开放获取和知识共享,是NLP领域的重要学术资源。

ACL文献库

ACL文献库网站 GitHub贡献者 适合新手的项目问题 许可证 PyPI上的acl-anthology-py

此仓库包含:

该仓库的官方地址是https://github.com/acl-org/acl-anthology

使用acl-anthology-py Python包

详细信息请查看Python包的单独README

生成文献库网站

以下是生成https://aclanthology.org/上看到的ACL文献库网站的基本说明。

前提条件

要构建文献库网站,您需要:

  • Python 3.8或更高版本
  • bin/requirements.txt中列出的Python包;运行pip -r bin/requirements.txt安装
  • Hugo 0.58.3或更高版本(可以直接从他们的仓库下载;需要扩展版本!)
  • bibutils用于创建非BibTeX引用格式(不是构建网站的必需条件,但没有它您需要按照详细README中的步骤手动调用构建步骤)
  • 可选:如果在首次运行make之前安装libyaml-devCython,将使用libyaml C库而不是Python实现,加快构建速度。

通过GitHub进行构建和部署

GitHub有一个直接从GitHub执行部署的Actions操作。要使用它,你需要在仓库设置中定义以下变量(网页界面: settings -> secrets):

  • PUBLISH_SSH_KEY: 用于身份验证的标准pem格式的密钥(无密码)

每当master分支发生变更时,GitHub将自动构建并部署当前的master。这是通过Makefile中的upload目标完成的。

克隆

将Anthology仓库克隆到本地机器:

$ git clone https://github.com/acl-org/acl-anthology

生成

如果你已正确安装所有要求,构建网站应该只需在克隆仓库的目录中运行make即可。

之后完整生成的网站将位于build/anthology中。如果在此步骤中出现任何错误,你可以查阅详细README以获取有关构建网站的各个步骤的更多信息。你可以通过运行make serve启动本地web服务器来查看生成的网站,它将在http://localhost:8000上提供服务。

请注意,构建网站是一个相当耗费资源的过程;特别是最后一步调用Hugo,大约需要18GB的系统内存。在配备SSD的笔记本电脑上构建anthology大约需要10分钟。

(注意: 这并不意味着你的系统需要这么多RAM;事实上,在8GB RAM的笔记本电脑上也可以正常构建网站。但是,由于交换内存的原因,系统可能会暂时变慢。大约18GB是运行hugo --minify --stepAnalysis时报告的最大RAM使用量。)

通过在hugo/目录中运行hugo server可以在本地查看anthology。请注意,它会重新构建网站,因此需要大约一分钟才能启动。

托管ACL anthology的镜像

首先,创建镜像是一个缓慢的过程,并且会给ACL Anthology基础设施带来压力,因为在初始设置时你必须从官方网络服务器下载anthology的每一个文件。无论你的连接速度有多快,这可能需要长达8小时的时间。因此请不要仅仅出于好奇而尝试。

如果你想托管镜像,你必须设置两个环境变量:

设置这些变量后,运行make创建页面,运行make mirror将所有额外文件镜像到build/anthology-files目录。如果你之前已经创建过镜像,它只会下载缺失的文件。

如果你想镜像论文但不包括所有附件,你可以运行make mirror-no-attachments来代替。

然后你将build/website/目录rsync到你的网络服务器,或者如果你在子目录FOO中提供镜像,则镜像build/website/FOObuild/anthology-files目录需要rsync到你网络服务器的ANTHOLOGYFILES目录。

如果你想保持镜像更新,可以根据需要修改shell脚本bin/acl-mirror-cronjob.sh

你需要在服务器上安装以下软件

  • rsync
  • git
  • python3
  • hugo > 0.58
  • python3-venv

如果你希望构建过程快速进行,请安装cython3libyaml-dev(见上文)。

请注意,生成anthology需要相当多的RAM,所以请确保你的机器上有足够的内存。

贡献

如果你想为ACL Anthology做出贡献,请查看:

历史

这个仓库最初是wing-nus/acl,并于2017年6月5日转移到acl-org。

许可

用于构建ACL Anthology的代码是根据Apache License, v2.0分发的。

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