Semantic Scholar
| Semantic Scholar | |
|---|---|
| | |
| URL | semanticscholar.org (англ.) |
| Тып сайта | Пошукавая сістэма, бібліяграфічная база даных |
| Уладальнік | Інстытут штучнага інтэлекту Алена |
| Аўтар | Oren Etzioni[d] |
| Пачатак працы | лістапад 2015 |
| Рэйтынг Alexa | 758[1] |
Semantic Scholar (бел.: Сэма́нтык Ска́лар) — пошукавая платформа і інструмент для даследавання навуковай літаратуры, распрацаваны ў Інстытуце штучнага інтэлекту Алена (ЗША). Публічны запуск адбыўся ў лістападзе 2015 года[2].
Сістэма выкарыстоўвае сучасныя метады апрацоўкі натуральнай мовы і машыннага навучання для падтрымкі даследчага працэсу, напрыклад, шляхам прадастаўлення аўтаматычна згенераваных рэзюмэ навуковых артыкулаў[3]. Станам на верасень 2022 года база даных змяшчала больш за 200 мільёнаў публікацый з усіх галін навукі[4].
Гісторыя
[правіць | правіць зыходнік]Праект пачынаўся як база даных па тэмах інфарматыкі, геанавук і нейранавукі[5]. У 2017 годзе сістэма пачала ўключаць у свой корпус біямедыцынскую літаратуру[5].
Станам на студзень 2018 года корпус Semantic Scholar уключаў больш за 40 мільёнаў артыкулаў. У сакавіку 2018 года кіраўніком праекта стаў Даг Рэйманд, які раней займаўся ініцыятывамі машыннага навучання для платформы Amazon Alexa[6]. У жніўні 2019 года колькасць запісаў узрасла да больш чым 173 мільёнаў пасля дадання звестак з Microsoft Academic Graph[7][8].
У 2020 годзе партнёрства з Выдавецтвам Чыкагскага ўніверсітэта зрабіла ўсе артыкулы, апублікаваныя гэтым выдавецтвам, даступнымі ў корпусе Semantic Scholar[9]. Да канца 2020 года колькасць праіндэксаваных артыкулаў дасягнула 190 мільёнаў[10], а колькасць карыстальнікаў дасягнула сямі мільёнаў у месяц[11].
Тэхналогія
[правіць | правіць зыходнік]Semantic Scholar выкарыстоўвае штучны інтэлект для стварэння аднасказовых рэзюмэ навуковай літаратуры (TLDR — англ.: Too Long; Didn't Read). Праект камбінуе машыннае навучанне, апрацоўку натуральнай мовы і машынны зрок для дадання ўзроўню семантычнага аналізу да традыцыйных метадаў аналізу цытавання. Гэта дазваляе здабываць з артыкулаў адпаведныя малюнкі, табліцы і сутнасці[3][12].
Адной з ключавых функцый з’яўляецца «Research Feeds» — адаптыўная сістэма рэкамендацый, якая выкарыстоўвае ІІ для вывучэння інтарэсаў карыстальніка і прапануе новыя даследаванні[13]. Таксама прапануецца «Semantic Reader» — дапоўнены інструмент для чытання, які забяспечвае ўбудаваныя карткі цытавання з аўтаматычна згенераванымі кароткімі рэзюмэ[14].
У адрозненне ад Google Scholar і PubMed, Semantic Scholar распрацаваны для вылучэння найбольш важных і ўплывовых элементаў артыкула і выяўлення схаваных сувязяў паміж тэмамі даследаванняў[15].
Ідэнтыфікатар S2CID
[правіць | правіць зыходнік]Кожнаму артыкулу, які размяшчаецца ў Semantic Scholar, прысвойваецца ўнікальны ідэнтыфікатар, які называецца Semantic Scholar Corpus ID (скарочана S2CID). Ён выкарыстоўваецца для адназначнай ідэнтыфікацыі навуковых прац.
Напрыклад:
- Liu Y., Gayle A. A., Wilder-Smith A., Rocklöv J. The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus // Journal of Travel Medicine — 2020. — Vol. 27, Iss. 2. — DOI:10.1093/jtm/taaa021 — S2CID 211099356.
Індэксацыя
[правіць | правіць зыходнік]Semantic Scholar з’яўляецца бясплатным для выкарыстання. Адно даследаванне параўнала аб’ём індэкса Semantic Scholar з Google Scholar і паказала, што для артыкулаў, цытуемых другаснымі даследаваннямі ў галіне інфарматыкі, ахоп абодвух індэксаў быў супастаўным[16].
Крыніцы
[правіць | правіць зыходнік]- ↑ https://web.archive.org/web/20240807185112/https://www.alexa.com/siteinfo/semanticscholar.org
- ↑ Eunjung Cha, Ariana (3 лістапада 2015). Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try. The Washington Post(англ.). Праверана 3 лістапада 2015.
- ↑ а б Hao, Karen. An AI helps you summarize the latest in AI (англ.). MIT Technology Review (18 лістапада 2020). Праверана 16 лютага 2021.
- ↑ Matthews, David (1 верасня 2021). Drowning in the literature? These smart software tools can help. Nature(англ.). Праверана 5 верасня 2022.
- ↑ а б Fricke, Suzanne (12 студзеня 2018). Semantic Scholar. Journal of the Medical Library Association(англ.). 106 (1): 145–147. doi:10.5195/jmla.2018.280. ISSN 1558-9439.
- ↑ Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More (англ.). GeekWire (2 мая 2018). Праверана 9 мая 2018.
- ↑ Semantic Scholar (англ.). Semantic Scholar. Праверана 11 жніўня 2019.
- ↑ AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies (англ.). GeekWire (5 снежня 2018). Праверана 25 жніўня 2019.
- ↑ The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability (англ.). RCNi Company Limited. Праверана 22 лістапада 2021.
- ↑ Dunn, Adriana (14 снежня 2020). Semantic Scholar Adds 25 Million Scientific Papers in 2020 Through New Publisher Partnerships (PDF). Semantic Scholar(англ.). Архівавана з арыгінала (PDF) 15 лістапада 2021. Праверана 22 лістапада 2021.
- ↑ Grad, Peter (24 лістапада 2020). AI tool summarizes lengthy papers in a sentence. Tech Xplore(англ.). Праверана 16 лютага 2021.
- ↑ Bohannon, John (11 лістапада 2016). A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era. Science(англ.). doi:10.1126/science.aal0371. Праверана 12 лістапада 2016.
- ↑ Semantic Scholar | Frequently Asked Questions (англ.). Semantic Scholar.
- ↑ Semantic Scholar | Semantic Reader (англ.). Semantic Scholar.
- ↑ Baykoucheva, Svetla (2021). Driving Science Information Discovery in the Digital Age(англ.). Chandos Publishing. p. 91. ISBN 978-0-12-823724-3.
- ↑ Hannousse, Abdelhakim (2021). Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role. IET Software(англ.). 15 (1): 126–146. doi:10.1049/sfw2.12011. ISSN 1751-8814.
Спасылкі
[правіць | правіць зыходнік]- semanticscholar.org (англ.) — афіцыйны сайт