Semantic Scholar

Semantic Scholar (англ. Semantic Scholar (S2) — поисковая интернет-платформа, разработанная в Институте искусственного интеллекта Аллена^[en]. 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.

Наукометрия
Индексы:
• Хирша
• Кардашьян
• РИНЦ
• g-индекс
• i-индекс
• CiteScore
Агрегаторы:
- Scopus
- Web of Science (WoS)
- Google Scholar
- Microsoft Academic
- PubMed
- Semantic Scholar
- eLibrary.Ru
- ИСТИНА МГУ
Термины:
Индекс цитирования (ИЦ)
Импакт-фактор (ИФ)
Инфометрия
Библиометрия
Гиперавторство
ResearcherID
Рецензирование
DOI
Прочее:
- Научные журналы
- Открытый доступ
- Хищнические журналы
- Список Билла
- Плата за публикацию
Наукометрия

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].

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^[5]. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области машинного обучения для платформы Amazon Alexa, был нанят для руководства проектом Semantic Scholar^[6].