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在 arXiv上已经发布了整个方法 ， 并在GitHub上开放了整个过程
（https://github.com/paperswithcode/axcell） 。
此外 ， 我们还发布了用于结果提取的训练模型的数据集 ， 它具有结构化、有注释的特点 ， 另一个数据集用于评估模型在此任务中的性能表现 。
技术的发展给我们带来实打实的便利 。 几年前 ， 跟踪机器学习的进展还是很困难的 ， 现在你可以在Google上输入随便一个基准 ， 在几秒钟内就能找到最好的方法 。
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图源：unsplash
但排行榜有其局限性 。 排行榜上的指标通常只是点估计 ， 而许多因素影响最终的价值 ， 例如额外的训练数据、训练时间和数据增加的选择 。
此外 ， 数据偏差可能意味着排行榜的进展并不是衡量研究进展的最佳方式 。 之后我们会进行将更深入研究 ， 以便能够更好比较机器学习方法 ， 而不仅是简单地比较给定基准的最新水平 。
整体而言 ， 如今发布的变化确实是朝着将所有机器学习成果集中在一起 。
我们期待新特性能给使用者带来更全面的体验 ， 即使是机器学习的小众领域也能拥有工具 ， 更好总结进展和比较不同的方法 。 请浏览 paperswithcode.com/sota目录 ， 使用搜索找到论文、添加成果！
机器学习的研究世界需要我们共同构建 ， 期待着在不久的将来能有更多像这样的功能 。
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