Википедија

Semantic Scholar

(Пренасочено од S2CID)

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]

Semantic Scholar
Вид место
пребарувач
СоздавачАленов институт за вештачка интелигенција
Адресаsemanticscholar.org
Пуштеноноември 2015 (2015-11)

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

уреди

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:

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.[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

уреди

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

уреди

Наводи

уреди
  1. ↑ Eunjung Cha, Ariana (3 ноември 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. Архивирано од изворникот 6 ноември 2019. Посетено на 3 ноември 2015.
  2. ↑ 2,0 2,1 Hao, Karen (18 ноември 2020). „An AI helps you summarize the latest in AI“. MIT Technology Review (англиски). Посетено на 12 февруари 2021.
  3. ↑ „Semantic Scholar Research“. research.semanticscholar.org. Посетено на 22 ноември 2021.
  4. ↑ 4,0 4,1 4,2 Fricke, Suzanne (12 јануари 2018). „Semantic Scholar“. Journal of the Medical Library Association (англиски). 106 (1): 145–147. doi:10.5195/jmla.2018.280. ISSN 1558-9439. S2CID 45802944.
  5. ↑ Matthews, David (1 септември 2021). „Drowning in the literature? These smart software tools can help“. Nature. Посетено на 5 септември 2022. ...the publicly available corpus compiled by Semantic Scholar — a tool set up in 2015 by the Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, Washington — amounting to around 200 million articles, including preprints.
  6. ↑ 6,0 6,1 Grad, Peter (24 ноември 2020). „AI tool summarizes lengthy papers in a sentence“. Tech Xplore (англиски). Посетено на 12 февруари 2021.
  7. ↑ „Allen Institute's Semantic Scholar now searches across 175 million academic papers“. VentureBeat (англиски). 23 октомври 2019. Посетено на 16 февруари 2021.
  8. ↑ Bohannon, John (11 ноември 2016). „A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era“. Science. doi:10.1126/science.aal0371. Архивирано од изворникот 29 април 2020. Посетено на 12 ноември 2016.
  9. ↑ Christopher Clark; Santosh Kumar Divvala (2016), PDFFigures 2.0: Mining figures from research papers, Proceedings of the 16th ACM/IEEE-CS on Joint Conference on Digital Libraries - JCDL '16, Википодатоци Q108172042
  10. ↑ „Semantic Scholar“. International Journal of Language and Literary Studies. Посетено на 9 ноември 2021.
  11. ↑ Baykoucheva, Svetla (2021). Driving Science Information Discovery in the Digital Age (англиски). Chandos Publishing. стр. 91. ISBN 978-0-12-823724-3.
  12. ↑ Jose, Joemon M.; Yilmaz, Emine; Magalhães, João; Castells, Pablo; Ferro, Nicola; Silva, Mário J.; Martins, Flávio (2020). Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, 2020, Proceedings, Part I (англиски). Cham, Switzerland: Springer Nature. стр. 254. ISBN 978-3-030-45438-8.
  13. ↑ 13,0 13,1 13,2 Hannousse, Abdelhakim (2021). „Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role“. IET Software (англиски). 15 (1): 126–146. doi:10.1049/sfw2.12011. ISSN 1751-8814. S2CID 234053002 Проверете ја вредноста |s2cid= (help).
  14. ↑ „AI2 scales up Semantic Scholar search engine to encompass biomedical research“. GeekWire (англиски). 17 октомври 2017. Архивирано од изворникот 19 јануари 2018. Посетено на 18 јануари 2018.
  15. ↑ „Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More“. GeekWire. 2 мај 2018. Архивирано од изворникот 10 мај 2018. Посетено на 9 мај 2018.
  16. ↑ „Semantic Scholar“. Semantic Scholar. Архивирано од изворникот 11 август 2019. Посетено на 11 август 2019.
  17. ↑ „AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies“. GeekWire. 5 декември 2018. Архивирано од изворникот 25 август 2019. Посетено на 25 август 2019.
  18. ↑ „The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability“. RCNi Company Limited (англиски). Посетено на 22 ноември 2021.
  19. ↑ Dunn, Adriana (14 декември 2020). „Semantic Scholar Adds 25 Million Scientific Papers in 2020 Through New Publisher Partnerships“ (PDF). Semantic Scholar. Архивирано од изворникот (PDF) на 2021-11-15. Посетено на 22 ноември 2021.

Надворешни врски

уреди
Преземено од „https://mk.wikipedia.org/w/index.php?title=Semantic_Scholar&oldid=5254377“