你写论文时发现了哪些非常神的网站？

神网站算不上，都是一些为写作带来便利的网站。而且作为一些最常用网站的替代品，这些网站有的更精确，有的更便捷。

（16.02.27 更新）

以下内容包括：

选择正确的英文词语：语料库

和

方便地查询杂志影响力和本领域有哪些杂志：

获取全文利器：

更精确定位的学术搜索引擎（目前只有计算机类）：

提升LaTeX效率的小工具：

---------------------------------------------选择正确的英文词语------------------------------------------

例如，大多数中国人写英文有时候还是会不确定，不知道一个单词前后应该跟什么词，不知道哪些单词更常用，哪些搭配更好。一般都是搜google，但google的结果太多，有时候也太乱。以下两个网站能提供更精确的搭配搜索。

1.

搜索最常出现的英文语言搭配，可以根据Linggle给出的词频进行判断。

Linggle里最常用的搜索：

想看看brain这个词前面通常用什么来形容？

想看看record这个动词后面通常跟什么名词？

只记得一个短语里的一个词？

不确定一个短语是不是用对了？

大家经常用一个短语在写什么？看看这些how to出来的结果……

一个词后面都在跟些什么词，无论名词动词也好

这个词的近义词有哪些？

比较哪个词用的频率更高？

更多功能：

2.

，与Linggle有类似的功能，感觉比起Linggle词库略少，功能也略少，不过也可做参考。在非学术环境下，例如回帖或者写信，Netspeak已经足够好用。

找一个词

找多个词

该用哪个词？

找同义词

不确定单词的顺序

---------------------------------------------看杂志影响力------------------------------------------

对研究人员，尤其是新踏入研究领域的人来说，了解该领域有哪些杂志，投稿时如何选杂志一开始心里并没有谱。每年新发的impact factor是个好的途径，但是excel格式看起来十分不友好，Thomson Reuters的网站需要登录，界面也过于复杂。曾经写过一个怎么用Journal Citation Reports的回答

，不过需要学校购买引文数据库，而且操作还是略显复杂。SJR是一个简洁、可替代的、有参考价值的网站。

3.

关于SJR的Journal Rankings和Impact Factor哪个算法更好众说纷纭，目前来看无疑Impact Factor更权威，所有人都知道，各大杂志也都在用，投稿时参考Impact Factor肯定是最佳选择。

不过SJR的好处在于，信息免费，网站简便易用。如果只是想了解一下本领域的杂志，比较一下不同杂志，或者想知道各杂志近几年影响力的走势，完全可以只看SJR网站。

例如，看本领域有哪些杂志可以投稿

还可以细分不同子领域，杂志所在的国家，不同的排序方式等等。

Google scholar的metrics也有类似功能：

比较不同杂志影响力近年来的走向

发表论文的数量等指标

想知道不同国家本领域的大概研究情况

---------------------------------------------免费获取全文------------------------------------------

很多学校没有足够经费购买大量的论文数据库，或者不在学校期间需要看文献全文，很多人获取文章的方式是论坛上求助，也有一些直接发邮件向原作者索要。在Sci-hub出现以后，这些麻烦与等待都不需要了，只需几下点击就能获得全文。 如今，Sci-hub上已保存了超过4700万篇科研文献，而且文章的下载比正版的网站更加快捷。在以这种方式获取全文时，要认识到这其实是在盗版。但这种打破学术壁垒的盗版行为，我是偷偷支持的……

4.

使用方法：

第一种，打开网页

，将想要论文的URL地址，或DOI，或Pubmed ID复制到搜索框中，按下搜索键，原来需要付费的英文论文可以直接免费下载了。

第二种，在想要下载的论文页面中，地址栏的“.com”或“.org”后添加“.sci-hub.cc”。例如“ww w.http://nature.com/neuro/journal/v19/n2/full/nn.4205.html”改为“ww w.http://nature.com.sci-hub.cc/neuro/journal/v19/n2/full/nn.4205.html”,回车。

此时进入新的页面，输入验证码。

然后就看到全文的PDF了。

顺便放上怎么获取一篇文献全文的流程。如果是国内的话，twitter那个地方可以改成论坛之类的：

---------------------------------------------精确定位想看的文章------------------------------------------

Google scholar固然好，却也经常搜索出来好多结果，需要手动去寻找需要的结果。保罗艾伦投资的人工智能研究所The Allen Institute for Artificial Intelligence（AI2）发布一款新的学术搜索引擎Semantic Scholar，结合了自然语言处理和计算机视觉，以追求更精确和简单的匹配。虽然现在数据库里只有计算机科学的文章，其他领域用不到，但相信会有更多领域的加入。

5.

搜索结果左栏过滤中，包含了使用的data sets，权威的作者，发表的会议，和Key Phrase。右侧的搜索结果，应该会有更精确的匹配。看好将来会是个更好用的学术搜索引擎。

---------------------------------------------提升LaTeX效率的小工具------------------------------------------

6.

用LaTeX的人找符号的表示方法通常很费事，需要去翻长长的列表。Detexify是一个省事的小网站，只要画出记忆中符号的样子，就能自动出现想要的表示方法了，Excited！

最后，继续安利我新建的个人小站，旨在传播有用、有趣的神经科学信息，欢迎大家关注：

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