Какво е Semantic Scholar: академична търсачка, задвижвана от изкуствен интелект

Когато обемът на научните публикации непрекъснато нараства, намирането на ключовата статия може да се превърне в одисея. Тук се намесва Semantic Scholar, безплатна академична търсачка, която прилага изкуствен интелект да открива и разбира изследвания по-бърз и с по-малко шум от документацията в сравнение с традиционните двигатели.

Освен обикновен списък с резултати, тази услуга включва качествени анализи, като например броя на цитатите, контекста на тези цитати и ултра-сбити резюмета от едно изречение. Благодарение на машинното обучение, обработката на естествен език и техниките за компютърно зрение, тя е в състояние да да се извлекат смислени връзки между произведения, автори и темикоето прави разглеждането на литература много по-ефективно.

Какво е Semantic Scholar и за какво се използва?

Semantic Scholar е инструмент за научно търсене и откриване, пример сред видове търсачки специализиран, задвижван от Института Алън за изкуствен интелект (AI2). Целта му е да ускори развитието на знанието, като помага на изследователи, учители и студенти да намират и разбират подходяща работа. Безплатен е; можете да го използвате, като се регистрирате с акаунт. Google или институционална, а през 2020 г. надхвърли седем милиона потребители месечно, знак за интереса, който предизвиква в общността.

Платформата действа като мост между вас и наистина релевантната информация: тя ви позволява да филтрирате по авторство, достъп до PDF, област на знанието или вид публикация и предлага свързани четива въз основа на вашите интереси. Всичко това с цел намаляване на информационното претоварване и приоритизирайте най-влиятелните произведения по всяка темане само най-често цитираните по груб начин.

За да постигне това, използва комбинация от машинно обучение, NLP и компютърно зрение. С тези техники генерира резюмета от едно изречение, използвайки абстрактен подход, а също така идентифицира обекти (напр. съединения, организми или ключови понятия) и визуални елементи в статиите. С други думи, добавя семантичен слой, който му позволява да разбирайте смисъла на съдържанието, а не само думите.

Всеки запис в тяхната база данни има уникален идентификатор, наречен S2CID (Semantic Scholar Corpus ID). Този идентификатор улеснява цитирането, проследяването на версиите и свързването с други бази данни. По този начин, когато намерите конкретно произведение, имате недвусмислен етикет, с който да го цитирате или извлечете, което помага за... Избягвайте двусмислието между статии с подобни заглавия.

В сравнение с Google Scholar или PubMed, разликата в подхода е очевидна: освен че брои цитати и анализира съвместните появявания на термини, Semantic Scholar подчертава най-важните аспекти на всяка област и извежда връзки между публикациите, използвайки алгоритми, които отчитат контекста. По този начин той предлага резултати, които Те дават приоритет на уместността и реалното влияние. в рамките на научен разговор.

Как работи: сигнали, котировки и индикатори за качество

Когато извършите търсене и отворите запис, ще видите, че броят на цитатите обикновено е ясно показан. Полезна функция е, че задържането на курсора на мишката върху това число разкрива годишната тенденция на цитиране в графика. Това бързо действие показва историята на статията във времето, което ви позволява да... откриване на интересуващи пикове или периоди на стабилност.

Ако задържите курсора си върху стълбчетата в графиката, ще се появят стойностите за всяка година. Това помага да се отговорят на въпроси като: Все още ли се цитира? Имало ли е голямо въздействие първоначално и след това е намаляло, или поддържа устойчив интерес? Фактът, че дадено произведение продължава да се цитира днес, е добър показател за неговата актуалност и може да се аргументира в оценъчния наратив като доказателство, че техният принос продължава да бъде полезен.

Щракването върху заглавието на статията ви дава достъп до по-подробна информация: резюме, налични връзки (например към PDF версии или издателя), цитирани статии и свързани статии. Този панел служи като основа за по-нататъшно четене и, само с няколко щраквания, за изграждане на солидна верига от препратки, всичко това в интерфейс, проектиран за лесна употреба. сведе до минимум време търсене и максимална релевантност.

В горния десен ъгъл обикновено се появява блок с богати данни за цитиране. Сред тях се открояват силно влиятелните цитати – т.е. цитиращи трудове, в които статията е оказала значително влияние. Освен това, той показва къде е цитирана статията в цитиращите документи (например, раздели като „Предистория“ или „Методи“), което е много полезна индикация за разбиране дали дадена статия се използва като източник. теоретична рамка, методология или критичен резултат.

Тези качествени сигнали допълват общия брой цитати с контекст. Да знаеш, че дадено изследване е многократно цитирано в раздела за методи, не е същото като да бъде цитирано само в раздела за предистория. Следователно, когато се описва качеството на даден принос, е препоръчително да се спомене както количеството, така и контекстът на тези цитати, като се интегрират тези данни в ясно описание на въздействието и уместността.

Приоритизирането на резултатите се основава на модели, които разбират съдържанието на семантично ниво. Те не само броят думите, но и оценяват връзките между понятията, откриват обекти и разпознават фигури. По този начин се появяват връзки между областите на изследване, авторите и списанията, което позволява откриването на алтернативни пътища за четене и... свързващи статии между подполета.

Покритие на корпуса и развитие на проекта

Semantic Scholar е стартиран през 2015 г. от Института за изкуствен интелект „Алън“, с първоначален фокус върху компютърните науки. Оттогава обхватът му продължава да се разраства и разнообразява, превръщайки се в предпочитан ресурс за тези, които търсят бързи и задълбочени източници на ключова литература, с непрекъснати усилия за... разширете полетата и подобрете потребителското изживяване.

През 2017 г. екипът обяви значително разширяване в биомедицината, добавяйки приблизително 26 милиона биомедицински произведения към 12-те милиона, които вече обхващаше от други области. Тази подобрена версия включваше по-изпипан интерфейс, тематична категоризация и откриване на свързани или актуални теми. Ръководителят на проекта по това време, Мари Хагман, подчерта, че целта е да се улесни навигацията по теми и откриване на нововъзникващи граници в научните изследвания.

До януари 2018 г. корпусът надхвърли 40 милиона статии в областта на компютърните науки и биомедицината. Малко след това, през март същата година, Дъг Реймънд – отговорник за инициативите за машинно обучение на платформата Alexa – се присъедини, за да ръководи проекта. Този организационен тласък засили фокуса върху използването на изкуствен интелект, за да... подобряване на релевантността и мащабируемостта на системата.

Растежът се ускори през 2019 г. с добавянето на записи от Microsoft Academic. През август същата година броят на статиите надхвърли 173 милиона, което е количествен скок, който затвърди позицията на Semantic Scholar като един от водещите онлайн ресурси в областта. по-големи бази данни с по-добър семантичен сигнал достъпни за научната общност.

Успоредно с това, платформата трябваше да се справи с предизвикателството на експлозивния растеж на литературата: повече от три милиона статии се публикуват годишно в десетки хиляди списания. Този обем прави следенето на събитията сложно, поради което мисията за приоритизиране и свързване на ключови материали е толкова ценна, защото спестява време и намалява шума в прегледа на литературата.

Полезни инструменти за търсене и филтри

За да прецизирате резултатите, филтрите са от съществено значение. Можете да ограничите по съавторство, наличност на PDF файлове, дисциплина, вид публикация или дата, наред с други критерии. Използването им в комбинация ви позволява да изграждате прецизни заявки, например: статии с отворен достъп, в рамките на определен годишен диапазон и с авторство от конкретен екип. Тази комбинация от филтри, когато се прилага правилно, е... Мощен лост, за да намерите това, от което наистина се нуждаете.

Платформата също така предлага свързани автори и статии въз основа на историята на вашето търсене. Тези препоръки не са общи списъци: те се основават на семантични модели и мрежи от цитиране, така че са склонни да разкрият теми, които може би не сте обмисляли. На практика тези предложения ви позволяват да следвате много ползотворен път на четене и разширяване на обхвата на систематичен преглед.

Една от силните страни на Semantic Scholar е начинът, по който визуализира мрежата от цитирания и документите, които свързват различни произведения. Можете да идентифицирате силно влиятелни възли, да откриете школи на мисълта и, с известна практика, да посочите точно частите, които действат като връзки между различните корпуси. Това улеснява намирането на подходяща информация. основополагащи статии и трансверсални изследователски пътища.

Интересувате ли се от статия, която няма достъпен PDF файл на платформата? Не се притеснявайте: можете да я потърсите на уебсайта на издателя, в институционални хранилища или, ако работите с университетска библиотека, да попитате екипа по справки за насоки как да получите пълния текст. Интегрирането на Semantic Scholar с тези канали е практичен начин да... затворете цикъла и достъпете съдържанието.

Полезен съвет: Когато проучвате нова тема, комбинирайте първоначален скрининг с широки филтри и след това ги прецизирайте с по-ограничителни условия (напр. само методологични статии или обзори). Този итеративен подход, заедно със сигнали за влияние и проследяване на цитирането, ви помага да изградите качествена библиография и Балансирайте дълбочината с покритието.

Разлики между Google Scholar и PubMed

Google Scholar и PubMed са стълбове на екосистемата, но тяхната логика исторически се е основавала на броене на цитати, буквален текст и съвместно използване на думи. Semantic Scholar въвежда още един слой: контекстуално четене, задвижвано от изкуствен интелект, което се опитва да разбере значението и връзките на документа. Тази промяна позволява пренаредете резултатите към най-влиятелните във всеки разговорне само към най-често цитираните теми.

Друго предимство е качественият сигнал относно използването на дадена статия в произведенията, които я цитират. Познаването дали дадено произведение е включено като фон или като метод предоставя нюанси, които рядко се улавят от традиционните търсачки. В комбинация с резюмета от едно изречение и извличане на обекти и фигури, това предоставя бърз преглед, който... ускорява първоначалната оценка на релевантността.

Най-практичният подход обаче е да ги използвате взаимно допълващо се: Google Scholar заради огромното му общо покритие, PubMed за биомедицински търсения с контрол на терминологията и Semantic Scholar за приоритизиране на действителното влияние и семантичните връзки. Чрез комбинирането им увеличавате вероятността да не пропуснете нищо критично и... първо стигнете до елементите, които имат значение.

Обичайни случаи на употреба

Ако започвате нова линия на изследване, можете да използвате резюмета от едно изречение за бърз първоначален преглед. След това, използвайки показатели за цитиране и етикети за влияние, прецизирате избора си, докато не останете с набор от основни статии. Този работен процес предлага бърз път към преминаване от нула към ментална карта на полето след няколко часа.

За да сте в крак с времето, графиката с цитирания по години помага да се идентифицират статии, които продължават да се цитират често. Ако дадена статия поддържа стабилна (или дори възходяща) крива, това е знак, че тя остава актуална и заслужава място в списъка ви с приоритетно четене. Това четене, базирано на времето, е полезно за разграничаване на мимолетните модни тенденции от трайните приноси.

При писането на проекти или доклади, етикетите „къде е цитирано“ са безценни: те доказват, че даден метод е добре установен, ако статията е често цитирана в раздели за методология, или че дадена теория е добре обоснована, ако доминира в основната информация. Цитирането в този контекст предлага по-убедително повествование за силата и валидността на доказателствата.

В преподаването тези функции помагат за изграждането на насочени четива: можете да маркирате статии, цитирани като теоретични основи, и други, използвани за техните техники. Освен това, като се показват връзките между произведенията, е лесно да се проектират учебни пътища, които да обясняват как една идея се развива в различните подобласти. Това прави Semantic Scholar... учебно средство, толкова полезно, колкото и самото ръководство.

Semantic Scholar комбинира количествени и качествени сигнали, извлича значение с изкуствен интелект и структурира навигацията в литературата около влиянието и контекста. Когато трябва да приоритизирате времето, да разпознаете реалното въздействие и да изградите добре обмислена библиография, тази платформа се превръща в безценен съюзник. Намалява шума и се фокусира върху това, което е важно..