Semantic Scholar

Се служи со напредокот во обработката на природните јазици за резимирање на научни трудови. Екипата на Semantic Scholar активно ја истражува промената на вештачка интелигенција во обработката на природни јазици, машинското учење, односот човек-сметач и пребарувањето на информации.

Semantic Scholar

Вид место	пребарувач
Создавач	Аленов институт за вештачка интелигенција
Адреса	semanticscholar.org
Пуштено	ноември 2015 (2015-11)

Овој пребарувач започнал како база на податоци која опфаќа теми како информатиката, геонауката и невронауката. Меѓутоа, во 2017 г. системот во својот корпус почнал да вклучува биомедицинска литература. Во септември 2022 г. опфаќал преку 200 милиони публикации од сите научни полиња.

Semantic Scholar дава еднореченично резиме на научна литература. Една од неговите цели е да го реши проблемот со читање на многубројни наслови и долги извадоци на мобилни уреди. Настојува да осигура читателски пристап до трите милиони научни трудови кои се објавуваат годишно, земајќи предвид дека само половина од литературата воопшто се чита.

Вештачката интелигенција ја доловува суштината на трудот користејќи изводна техника. Проектот се служи со комбинација од машинско учење, обработка на природни јазици и машински вид за да додаде слој на семантичка анализа во традиционалните методи на цитатна анализа и да ги извади релевантните бројки, табели, единици и места од трудовите.

За разлика од Google Scholar и PubMed, Semantic Scholar е предвиден да ги истакнува најважните и највлијателните елементи на трудот. Вештачката интелигенција ги препознава скриените врски помеѓу истражувачките теми. Како претходно споменатите пребарувачи, Semantic Scholar исто така се користи со графовски структури, вклучувајќи ги Microsoft Academic Knowledge Graph, SciGraph на Springer Nature и Semantic Scholar Corpus.

Секој труд во Semantic Scholar има единствена назнака наречена Semantic Scholar Corpus ID (скрат. S2CID). Еве една ставка за пример:

Liu, Ying; Gayle, Albert A; Wilder-Smith, Annelies; Rocklöv, Joacim (март 2020). „The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus“. Journal of Travel Medicine. 27 (2). doi:10.1093/jtm/taaa021. PMID 32052846. S2CID 211099356.

Semantic Scholar е бесплатен, и за разлика од сличните пребарувачи (на пр. Google Scholar) не пребарува материјал кој се наплаќа.

Во едно споредбено проучување утврдено е дека истражувачките способности на Semantic Scholar преку систематски приод даваат 98,88 % точност на исходот при откривање на податоците. Во истото проучување разгледани се други функции на Semantic Scholar, како алатките за извидување на метаподатоци и неколку цитатни алатки.

Во јануари 2018 г., откако претходната година е спроведен проект за ставање на биомедицински трудови и тематски резимеа, корпусот на Semantic Scholar опфаќал преку 40 милиони трудови од област ана информатиката и биомедицината. Во март 2018 г. за предводник на Semantic Scholar е назначен Даг Рејмонд, разработувач на машинското учење за подлогата Amazon Alexa. Во август 2019 г. бројот на метаподатоци во опфатените трудови (не самите PDF-ови) нараснал на 173 милиони по додавањето на записите на Microsoft Academic Graph. Во 2020 г. е склучено партнерство меѓу Semantic Scholar и издаваштвото на Чикашкиот универзитет, со кое сите написи од тоа издаваштво се ставени во корпусот на Semantic Scholar. На крајот од 2020 г. Semantic Scholar имал индексирано 190 милиони трудови.

Во 2020 г. Semantic Scholar достигнал 7 милиони корисници месечно.

• Цитатна анализа
• Цитатен индекс
• Наукометрија

• Матична страница   (англиски)