Semantic Scholar
Semantic Scholar (изг. Семантик сколар) — пребарувачка алатка за академска литература поддржана од вештачка интелигенција разработена од Аленовиот институт за вештачка интелигенција и пуштена во ноември 2015 г.[1] Се служи со напредокот во обработката на природните јазици за резимирање на научни трудови.[2] 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.[3]
 | |
Вид место | пребарувач |
|---|---|
| Создавач | Аленов институт за вештачка интелигенција |
| Адреса | semanticscholar.org |
| Пуштено | ноември 2015 |
Овој пребарувач започнал како база на податоци која опфаќа теми како информатиката, геонауката и невронауката.[4] Меѓутоа, во 2017 г. системот во својот корпус почнал да вклучува биомедицинска литература.[4] Во септември 2022 г. опфаќал преку 200 милиони публикации од сите научни полиња.[5]
Технологија
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.[6] Настојува да осигура читателски пристап до трите милиони научни трудови кои се објавуваат годишно, земајќи предвид дека само половина од литературата воопшто се чита.[7]
Вештачката интелигенција ја доловува суштината на трудот користејќи изводна техника.[2] 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.[8][9]
За разлика од Google Scholar и PubMed, Semantic Scholar е предвиден да ги истакнува најважните и највлијателните елементи на трудот.[10] Вештачката интелигенција ги препознава скриените врски помеѓу истражувачките теми.[11] 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.[12]
Секој труд во Semantic Scholar има единствена назнака наречена Semantic Scholar Corpus ID (скрат. S2CID). Еве една ставка за пример:
Semantic Scholar е бесплатен, и за разлика од сличните пребарувачи (на пр. Google Scholar) не пребарува материјал кој се наплаќа.[13][4]
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.[13] Во истото проучување разгледани се други функции на Semantic Scholar, како алатките за извидување на метаподатоци и неколку цитатни алатки.[13]
Број на корисници и публикации
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.[14] Во март 2018 г. за предводник на Semantic Scholar е назначен Даг Рејмонд, разработувач на машинското учење за подлогата Amazon Alexa.[15] Во август 2019 г. бројот на метаподатоци во опфатените трудови (не самите PDF-ови) нараснал на 173 милиони[16] по додавањето на записите на Microsoft Academic Graph.[17] 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.[18] На крајот од 2020 г. Semantic Scholar имал индексирано 190 милиони трудови.[19]
Во 2020 г. Semantic Scholar достигнал 7 милиони корисници месечно.[6]
Поврзано
- Цитатна анализа
- Цитатен индекс
- Наукометрија
Наводи
Надворешни врски
- Матична страница
(англиски)
