Hva er Semantic Scholar: en akademisk søkemotor drevet av kunstig intelligens

Når volumet av vitenskapelige publikasjoner stadig øker, kan det bli en odyssé å finne den viktigste artikkelen. Det er her Semantic Scholar kommer inn i bildet, en gratis akademisk søkemotor som gjelder. kunstig intelligens å oppdage og forstå forskning raskere og med mindre dokumentasjonsstøy enn tradisjonelle motorer.

Utover en enkel resultatliste, inneholder denne tjenesten kvalitetsinnsikt som antall sitater, konteksten til disse sitatene og ultrakondenserte sammendrag på én setning. Takket være maskinlæring, naturlig språkbehandling og datasynsteknikker er den i stand til å å finne meningsfulle forbindelser mellom verk, forfattere og emnergjør det mye mer effektivt å bla gjennom litteratur.

Hva er Semantic Scholar, og hva brukes det til?

Semantic Scholar er et vitenskapelig søke- og oppdagelsesverktøy, et eksempel blant de typer søkemotorer spesialisert, drevet av Allen Institute for AI (AI2). Formålet er å akselerere kunnskapsutviklingen ved å hjelpe forskere, lærere og studenter med å finne og forstå relevant arbeid. Det er gratis; du kan bruke det ved å registrere deg med en konto. Google eller institusjonell, og i 2020 oversteg den syv millioner månedlige brukere, et tegn på interessen det vekker i samfunnet.

Plattformen fungerer som en bro mellom deg og virkelig relevant informasjon: den lar deg filtrere etter forfatterskap, tilgang til PDF, kunnskapsområde eller publikasjonstype, og foreslår relatert lesestoff basert på dine interesser. Alt dette med mål om å redusere informasjonsoverbelastning og prioriter de mest innflytelsesrike verkene innen hvert emneikke bare de som oftest siteres på en grov måte.

For å oppnå dette bruker den en kombinasjon av maskinlæring, NLP og datasyn. Med disse teknikkene genererer den sammendrag på én setning ved hjelp av en abstrakt tilnærming, og identifiserer også enheter (f.eks. forbindelser, organismer eller nøkkelkonsepter) og visuelle elementer i artiklene. Med andre ord legger den til et semantisk lag som gjør det mulig å forstå meningen med innholdet og ikke bare ordene.

Hver post i databasen har en unik identifikator kalt S2CID (Semantic Scholar Corpus ID). Denne identifikatoren forenkler referering, versjonssporing og lenking til andre databaser. Når du finner et spesifikt verk, har du dermed en entydig tagg for å sitere eller hente det, noe som bidrar til å Unngå tvetydighet mellom artikler med lignende titler.

Sammenlignet med Google Scholar eller PubMed er forskjellen i tilnærming tydelig: i tillegg til å telle siteringer og analysere termer som forekommer samtidig, fremhever Semantic Scholar de viktigste aspektene ved hvert område og trekker sammenhenger mellom publikasjoner ved hjelp av algoritmer som tar hensyn til kontekst. På denne måten tilbyr den resultater som De prioriterer relevans og reell innflytelse. innenfor en vitenskapelig samtale.

Slik fungerer det: signaler, kurser og kvalitetsindikatorer

Når du utfører et søk og åpner en post, vil du se at antallet sitater vanligvis vises tydelig. En nyttig funksjon er at hvis du holder musen over dette tallet, kan du se den årlige siteringstrenden i en graf. Denne raske handlingen viser artikkelens historikk over tid, slik at du kan... oppdage interessante topper eller perioder med stabilitet.

Hvis du holder markøren over søylene i grafen, vises verdiene for hvert år. Dette bidrar til å svare på spørsmål som: Blir det fortsatt sitert? Hadde det stor innvirkning i starten og avtok deretter, eller opprettholder det vedvarende interesse? Det faktum at et verk fortsatt siteres i dag er en god indikator på dets relevans og kan argumenteres i evalueringsfortellingen som bevis på at bidragene deres fortsatt er nyttige.

Ved å klikke på artikkeltittelen får du tilgang til mer detaljert informasjon: et sammendrag, tilgjengelige lenker (for eksempel til PDF-versjoner eller utgiveren), siterte artikler og relaterte artikler. Dette panelet fungerer som et grunnlag for videre lesing og, med bare et par klikk, for å bygge en solid referansekjede, alt i et grensesnitt designet for brukervennlighet. minimere tiden søk og maksimer relevansen.

Øverst til høyre vises vanligvis en blokk med rike siteringsdata. Blant disse skiller svært innflytelsesrike sitater seg ut – det vil si sitering av verk der artikkelen har hatt betydelig innvirkning. Videre viser den hvor artikkelen er sitert i siteringsdokumentene (for eksempel avsnitt som Bakgrunn eller Metoder), en veldig nyttig ledetråd for å forstå om en artikkel brukes som kilde. teoretisk rammeverk, metodikk eller kritisk resultat.

Disse kvalitative signalene kompletterer det totale antallet sitater med kontekst. Å vite at en studie siteres gjentatte ganger i metodedelen er ikke det samme som å bare siteres i bakgrunnsdelen. Derfor, når man beskriver kvaliteten på et bidrag, er det tilrådelig å nevne både mengden og konteksten til disse sitatene, og integrere disse dataene i en tydelig fortelling om effekt og relevans.

Prioriteringen av resultater er avhengig av modeller som forstår innhold på et semantisk nivå. De teller ikke bare ord, men evaluerer også forhold mellom konsepter, oppdager enheter og gjenkjenner figurer. På denne måten oppstår det forbindelser mellom forskningslinjer, forfattere og tidsskrifter, noe som gjør det mulig å oppdage alternative leseveier og bygge bro mellom artikler mellom underfelt.

Korpusdekning og prosjektutvikling

Semantic Scholar ble lansert i 2015 fra Allen Institute for AI, med et initialt fokus på informatikk. Siden den gang har dekningen fortsatt å vokse og diversifisere seg, og har blitt en viktig ressurs for de som søker rask og innsiktsfull tilgang til viktig litteratur, med en kontinuerlig innsats for å utvide felt og forbedre brukeropplevelsen.

I 2017 annonserte teamet en større utvidelse innen biomedisin, og la til omtrent 26 millioner biomedisinske arbeider til de 12 millionene de allerede dekket fra andre områder. Denne forbedrede versjonen inkluderte et mer polert grensesnitt, tematisk kategorisering og deteksjon av relaterte eller trendende emner. Den daværende prosjektlederen, Marie Hagman, understreket at målet var å legge til rette for navigering etter emne og oppdage nye grenser innen forskning.

I januar 2018 oversteg artikkelsamlingen 40 millioner artikler innen informatikk og biomedisin. Kort tid etter, i mars samme år, ble Doug Raymond – ansvarlig for maskinlæringsinitiativer på Alexa-plattformen – med i prosjektet for å lede det. Dette organisatoriske løftet forsterket fokuset på bruk av kunstig intelligens for å forbedre systemets relevans og skalerbarhet.

Veksten akselererte i 2019 med tillegg av poster fra Microsoft Academic. I august samme år oversteg antallet artikler 173 millioner, et kvantitativt sprang som befestet Semantic Scholars posisjon som en av de ledende nettressursene for feltet. større databaser med bedre semantisk signal tilgjengelig for det vitenskapelige miljøet.

Parallelt har plattformen måttet navigere utfordringen med den eksplosive veksten i litteraturen: mer enn tre millioner artikler publiseres årlig i titusenvis av tidsskrifter. Dette volumet gjør det komplisert å holde tritt, og det er derfor oppdraget med å prioritere og koble sammen viktige deler er så verdifullt, fordi sparer tid og reduserer støy i litteraturgjennomgangen.

Nyttige søkeverktøy og filtre

For å forbedre resultatene er filtre viktige. Du kan begrense etter medforfatterskap, PDF-tilgjengelighet, fagfelt, publikasjonstype eller dato, blant andre kriterier. Ved å bruke dem i kombinasjon kan du bygge presise søk, for eksempel: artikler med åpen tilgang, innenfor et bestemt årsområde, og forfattet av et bestemt team. Denne kombinasjonen av filtre, når den brukes riktig, er en Kraftig spak for å finne det du virkelig trenger.

Plattformen foreslår også relaterte forfattere og artikler basert på søkehistorikken din. Disse anbefalingene er ikke generiske lister: de er basert på semantiske mønstre og siteringsnettverk, så de har en tendens til å avdekke tråder du kanskje ikke har vurdert. I praksis lar disse forslagene deg følge en veldig fruktbar lesevei og utvide omfanget av en systematisk oversikt.

En av styrkene til Semantic Scholar er hvordan den visualiserer siteringsnettverket og dokumentene som forbinder ulike verk. Du kan identifisere svært innflytelsesrike noder, oppdage tankeskoler og, med litt øvelse, finne ut hvilke deler som fungerer som hengsler mellom ulike korpus. Dette gjør det enklere å finne relevant informasjon. banebrytende artikler og tverrgående forskningsruter.

Er du interessert i en artikkel som ikke har en tilgjengelig PDF på plattformen? Ikke bekymre deg: du kan søke etter den på forlagets nettsted, i institusjonelle arkiver, eller, hvis du samarbeider med et universitetsbibliotek, spørre referansepersonalet om veiledning for å få tak i fullteksten. Å integrere Semantic Scholar med disse kanalene er en praktisk måte å lukk sløyfen og få tilgang til innholdet.

Et nyttig tips: Når du utforsker et nytt emne, kombiner en innledende screening med brede filtre og avgrens deretter med mer restriktive betingelser (f.eks. kun metodologiske artikler eller anmeldelser). Denne iterative tilnærmingen, sammen med påvirkningssignaler og siteringssporing, hjelper deg med å bygge en kvalitetsbibliografi og Balansedybde med dekning.

Forskjeller med Google Scholar og PubMed

Google Scholar og PubMed er bærebjelker i økosystemet, men logikken deres har historisk sett vært basert på siteringstelling, bokstavelig tekst og samtidig bruk av ord. Semantic Scholar introduserer et nytt lag: en AI-drevet kontekstuell lesing som forsøker å forstå dokumentets betydning og sammenhenger. Denne endringen tillater endre rekkefølgen på resultatene mot de mest innflytelsesrike i hver samtaleikke bare om de mest siterte temaene.

En annen fordel er det kvalitative signalet angående bruken av en artikkel i verkene som siterer den. Å vite om et verk er innlemmet som bakgrunn eller som en metode gir nyanser som sjelden fanges opp av tradisjonelle søkemotorer. Kombinert med sammendrag på én setning og uttrekk av enheter og figurer gir dette en rask oversikt som akselererer den innledende relevansvurderingen.

Den mest praktiske tilnærmingen er imidlertid å bruke dem komplementært: Google Scholar for sin enorme generelle dekning, PubMed for biomedisinske søk med terminologikontroll, og Semantic Scholar for å prioritere faktisk påvirkning og semantiske forbindelser. Ved å kombinere dem øker du sannsynligheten for at du ikke går glipp av noe kritisk, og for komme til tingene som utgjør en forskjell først.

Vanlige brukstilfeller

Hvis du starter en ny forskningslinje, kan du bruke sammendrag på én setning for en rask innledende smakebit. Deretter, ved hjelp av siteringsmålinger og påvirkningstagger, finjusterer du utvalget ditt til du sitter igjen med et sett med kjerneartikler. Denne arbeidsflyten gir en rask vei til å gå fra null til et mentalt kart over feltet om noen få timer.

For å holde deg oppdatert, hjelper grafen over sitater per år med å identifisere artikler som fortsetter å bli sitert ofte. Hvis en artikkel opprettholder en stabil (eller til og med oppadgående) kurve, er det et tegn på at den fortsatt er relevant og fortjener en plass på din prioriterte leseliste. Denne tidsbaserte leseopplevelsen er nyttig for å skille mellom forbigående trender og varige bidrag.

I prosjekt- eller rapportskriving er «hvor sitert»-tagger uvurderlige: de rettferdiggjør at en metode er veletablert hvis artikkelen ofte siteres i metodeavsnitt, eller at en teori er velbegrunnet hvis den dominerer bakgrunnsinformasjon. Å sitere i denne konteksten gir en mer overbevisende fortelling om bevisets styrke og gyldighet.

I undervisningen bidrar disse funksjonene til å bygge veiledet lesing: du kan fremheve artikler som siteres som teoretiske grunnlag og andre som brukes for sine teknikker. Ved å vise sammenhenger mellom verk er det dessuten enkelt å utforme læringsstier for å forklare hvordan en idé utvikler seg på tvers av underfelt. Dette gjør Semantic Scholar til en et undervisningsverktøy like nyttig som selve manualen.

Semantic Scholar kombinerer kvantitative og kvalitative signaler, utvinner mening med AI og strukturerer litteraturnavigasjon rundt påvirkning og kontekst. Når du trenger å prioritere tid, finne reell effekt og bygge en gjennomtenkt bibliografi, blir denne plattformen en uvurderlig alliert. Det reduserer støy og fokuserer på det som betyr noe..