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Colleagues </div>

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Announcing PseudoSeer: A Pseudocode Search Engine for Scholarly Papers</div>

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We are pleased to announce the launch of PseudoSeer, a specialized search engine designed for indexing</div>

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and searching pseudocode from scholarly papers. The goal is to enhance the way researchers and academics</div>

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access algorithmic content within the academic literature. All pseudocode is found and extracted from</div>

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documents in the arXiv. The pseudocode data is online.</div>

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Key Features: PseudoSeer offers several advanced search capabilities:</div>

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� Contextual Search: Employs LLMs to compute semantic similarity, enabling the retrieval of con-</div>

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textually relevant search results. Retrieval performance is further enhanced by leveraging pseudocode</div>

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descriptions (i.e., captions) as positive anchors in contrastive representation learning to fine-tune the</div>

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LLM-based contextual retrieval model.</div>

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� BM25-Based Search: Employing the BM25 ranking function for keyword-based queries.</div>

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� Multi-Field Weighted Search: Allowing queries across various document fields using weighted</div>

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BM25.</div>

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� Advanced Filtering: Offering date, author, and topic-based filters for refined searches.</div>

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� Hybrid Ranking: Combining sentence transformer embeddings with BM25 rankings for comprehen-</div>

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sive results.</div>

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� Exact Query Search: Supporting precise phrase matching.</div>

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PseudoSeer indexes more than 150,000 scholarly documents, tailored to the needs of researchers in mul-</div>

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tiple fields which include but is not limited to computer science, mathematics, physics and biology.</div>

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PseudoSeer can be found at </div>

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https://pseudoseer.ist.psu.edu</div>

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We hope PseudoSeer will be a useful tool for researchers working with algorithms. Any feedback is welcomed as we continue to improve the platform.</div>

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Data can be found at: </div>

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https://doi.org/10.7910/DVN/EX2OCT</div>

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Related paper can be found at</div>

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https://arxiv.org/abs/2411.12649</div>

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