Меню

Главная
Случайная статья
Настройки
Semantic Scholar
Материал из https://ru.wikipedia.org

Semantic Scholar (англ. Semantic Scholar (S2) — поисковая интернет-платформа, разработанная в Институте искусственного интеллекта Аллена[англ.]. Проект был запущен в 2015 году[1]. Поиск научных публикаций производится с поддержкой искусственного интеллекта для статей в научных журналах[2]. Поисковый сервис комбинирует машинное обучение, обработку естественного языка и машинного зрения, чтобы добавить слой семантического анализа к традиционным методам анализа цитирования[3]. Semantic Scholar выделяет наиболее важные статьи, а также связи между ними.

Авторизация в поисковой системе осуществляется через Фейсбук, Твиттер и Google. Для каждой найденной статьи приводится аннотация, данные по цитированию и его динамике и ссылка на ресурс, где можно найти полный текст статьи[4].

Содержание

Индексация

Semantic Scholar является бесплатным инструментом, и в отличие от аналогичных поисковых систем (например, Google Scholar), не ищет материалы, находящиеся за платным доступом[5].

Одно исследование сравнило объем индекса Semantic Scholar с Google Scholar и показало, что для статей, цитируемых вторичными исследованиями в области компьютерных наук, охват обоих индексов был сопоставимым — каждая из систем пропустила лишь несколько статей[6].

Количество пользователей и публикаций

По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, в котором были добавлены биомедицинские статьи и тематические резюме, корпус Semantic Scholar теперь включает более 40 миллионов статей по информатике и биомедицине[7]. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области машинного обучения для платформы Amazon Alexa, был нанят для руководства проектом Semantic Scholar[8]. По состоянию на август 2019 года количество включенных метаданных статей (не самих PDF-файлов) выросло до более чем 173 миллионов[9] после добавления записей Microsoft Academic Graph[10]. В 2020 году партнерство между Semantic Scholar и журналом University of Chicago Press сделало все статьи, опубликованные в издательстве University of Chicago Press, доступными в каталоге Semantic Scholar[11]. К концу 2020 года Semantic Scholar проиндексировал 190 миллионов статей[12]. В 2020 году число пользователей Semantic Scholar достигло семи миллионов в месяц[13].

См. также

Примечания
  1. Semantic Scholar - новая научная библиотека на основе искусственного интеллекта. Дата обращения: 24 мая 2019. Архивировано 11 мая 2019 года.
  2. Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try. Дата обращения: 3 ноября 2015. Архивировано 6 ноября 2019 года.
  3. Bohannon, John. A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era. sciencemag.org. American Association for the Advancement of Science (11 ноября 2016). Дата обращения: 12 ноября 2016. Архивировано 29 апреля 2020 года.
  4. Поиск с применением семантического анализа (недоступная ссылка — история). Дата обращения: 24 мая 2019.
  5. Fricke, Suzanne (12 января 2018). Semantic Scholar. Journal of the Medical Library Association (англ.). 106 (1): 145–147. doi:10.5195/jmla.2018.280. ISSN 1558-9439. PMC 5764585. S2CID 45802944.
  8. Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More. GeekWire (2 мая 2018). Дата обращения: 24 мая 2019. Архивировано 10 мая 2018 года.
  9. Semantic Scholar. Semantic Scholar. Дата обращения: 11 августа 2019. Архивировано 11 августа 2019 года.
  10. AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies. GeekWire (5 декабря 2018). Дата обращения: 25 августа 2019. Архивировано 25 августа 2019 года.
  11. The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability (англ.). RCNi Company Limited. Дата обращения: 22 ноября 2021.


Ссылки
Downgrade Counter