Semantic Scholar là gì: một công cụ tìm kiếm học thuật được hỗ trợ bởi AI

Khi khối lượng ấn phẩm khoa học ngày càng tăng, việc tìm kiếm bài viết quan trọng có thể trở thành một cuộc hành trình gian nan. Đây chính là lúc Semantic Scholar, một công cụ tìm kiếm học thuật miễn phí, phát huy tác dụng. trí tuệ nhân tạo để khám phá và hiểu nghiên cứu nhanh hơn và ít tiếng ồn hơn so với các công cụ truyền thống.

Ngoài danh sách kết quả đơn giản, dịch vụ này còn kết hợp những thông tin chi tiết chất lượng như số lượng trích dẫn, bối cảnh của những trích dẫn đó và các bản tóm tắt cực kỳ cô đọng chỉ trong một câu. Nhờ công nghệ học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, dịch vụ này có thể để trích xuất các kết nối có ý nghĩa giữa các tác phẩm, tác giả và chủ đềlàm cho việc duyệt tài liệu hiệu quả hơn nhiều.

Semantic Scholar là gì và nó được sử dụng để làm gì?

Semantic Scholar là một công cụ tìm kiếm và khám phá khoa học, một ví dụ trong số các loại công cụ tìm kiếm chuyên biệt, được hỗ trợ bởi Viện Allen về AI (AI2). Mục đích của AI2 là thúc đẩy sự tiến bộ của kiến ​​thức bằng cách giúp các nhà nghiên cứu, giáo viên và sinh viên tìm kiếm và hiểu các tài liệu liên quan. AI2 hoàn toàn miễn phí; bạn có thể sử dụng bằng cách đăng ký tài khoản. Google hoặc thể chế, và vào năm 2020, nó đã vượt quá bảy triệu người dùng hàng tháng, một dấu hiệu cho thấy sự quan tâm mà nó khơi dậy trong cộng đồng.

Nền tảng này hoạt động như một cầu nối giữa bạn và thông tin thực sự có liên quan: nó cho phép bạn lọc theo tác giả, quyền truy cập vào PDF, lĩnh vực kiến ​​thức hoặc loại ấn phẩm, và đề xuất các bài đọc liên quan dựa trên sở thích của bạn. Tất cả điều này nhằm mục đích giảm thiểu tình trạng quá tải thông tin và ưu tiên các tác phẩm có ảnh hưởng nhất về từng chủ đềkhông chỉ là những câu được trích dẫn thường xuyên nhất theo cách thô thiển.

Để đạt được điều này, nó tận dụng sự kết hợp giữa học máy, NLP và thị giác máy tính. Với các kỹ thuật này, nó tạo ra các bản tóm tắt một câu bằng cách sử dụng phương pháp trừu tượng, đồng thời xác định các thực thể (ví dụ: hợp chất, sinh vật hoặc khái niệm chính) và các yếu tố trực quan trong bài viết. Nói cách khác, nó bổ sung một lớp ngữ nghĩa cho phép nó nắm bắt ý nghĩa của nội dung chứ không chỉ là các từ ngữ.

Mỗi bản ghi trong cơ sở dữ liệu của họ đều có một mã định danh duy nhất gọi là S2CID (Semantic Scholar Corpus ID). Mã định danh này giúp việc tham chiếu, theo dõi phiên bản và liên kết đến các cơ sở dữ liệu khác dễ dàng hơn. Do đó, khi bạn tìm thấy một tác phẩm cụ thể, bạn sẽ có một thẻ rõ ràng để trích dẫn hoặc truy xuất nó, giúp... Tránh sự mơ hồ giữa các bài viết có tiêu đề tương tự.

So với Google Scholar hay PubMed, sự khác biệt về cách tiếp cận rất rõ ràng: ngoài việc đếm số lượt trích dẫn và phân tích sự xuất hiện đồng thời của các thuật ngữ, Semantic Scholar còn làm nổi bật những khía cạnh quan trọng nhất của từng lĩnh vực và rút ra mối quan hệ giữa các ấn phẩm bằng các thuật toán có xem xét bối cảnh. Bằng cách này, Semantic Scholar cung cấp những kết quả Họ ưu tiên sự liên quan và ảnh hưởng thực sự. trong một cuộc trò chuyện khoa học.

Cách thức hoạt động: tín hiệu, báo giá và chỉ số chất lượng

Khi bạn thực hiện tìm kiếm và mở một bản ghi, bạn sẽ thấy số lượng trích dẫn thường được hiển thị rõ ràng. Một tính năng hữu ích là khi di chuột qua số này, biểu đồ sẽ hiển thị xu hướng trích dẫn hàng năm. Thao tác nhanh này hiển thị lịch sử của bài viết theo thời gian, cho phép bạn... phát hiện các đỉnh quan tâm hoặc các giai đoạn ổn định.

Nếu bạn di con trỏ chuột lên các thanh trên biểu đồ, giá trị của từng năm sẽ xuất hiện. Điều này giúp trả lời các câu hỏi như: Liệu nó có còn được trích dẫn không? Ban đầu nó có tác động lớn nhưng sau đó suy giảm, hay nó vẫn duy trì được sự quan tâm bền vững? Việc một tác phẩm tiếp tục được trích dẫn cho đến ngày nay là một chỉ báo tốt về tính phù hợp của nó và có thể được lập luận trong phần đánh giá như sau: bằng chứng cho thấy những đóng góp của họ vẫn hữu ích.

Nhấp vào tiêu đề bài viết sẽ cho phép bạn truy cập thông tin chi tiết hơn: tóm tắt, liên kết có sẵn (ví dụ: đến phiên bản PDF hoặc nhà xuất bản), các bài viết được trích dẫn và các bài viết liên quan. Bảng này đóng vai trò là nền tảng để đọc thêm và chỉ với vài cú nhấp chuột, bạn có thể xây dựng một chuỗi tài liệu tham khảo vững chắc, tất cả trong một giao diện được thiết kế để dễ sử dụng. giảm thiểu el tiempo tìm kiếm và tối đa hóa sự liên quan.

Ở góc trên bên phải, một khối dữ liệu trích dẫn phong phú thường xuất hiện. Trong số đó, các trích dẫn có ảnh hưởng lớn sẽ nổi bật—tức là trích dẫn các tác phẩm mà bài viết có tác động đáng kể. Hơn nữa, khối này còn cho biết bài viết được trích dẫn ở đâu trong các tài liệu trích dẫn (ví dụ: các mục như Bối cảnh hoặc Phương pháp), một manh mối rất hữu ích để hiểu liệu một bài viết có được sử dụng làm nguồn hay không. khuôn khổ lý thuyết, phương pháp luận hoặc kết quả quan trọng.

Những tín hiệu định tính này bổ sung ngữ cảnh cho tổng số trích dẫn. Việc một nghiên cứu được trích dẫn nhiều lần trong phần phương pháp không giống với việc chỉ được trích dẫn trong phần bối cảnh. Do đó, khi mô tả chất lượng của một bài viết, nên đề cập đến cả số lượng và ngữ cảnh của những trích dẫn này, đồng thời tích hợp dữ liệu này vào một tường thuật rõ ràng về tác động và sự liên quan.

Việc ưu tiên kết quả dựa trên các mô hình hiểu nội dung ở cấp độ ngữ nghĩa. Chúng không chỉ đếm từ mà còn đánh giá mối quan hệ giữa các khái niệm, phát hiện thực thể và nhận dạng hình ảnh. Bằng cách này, các kết nối xuất hiện giữa các hướng nghiên cứu, tác giả và tạp chí, cho phép khám phá các hướng đọc thay thế và các bài viết cầu nối giữa các lĩnh vực phụ.

Phạm vi bao phủ của kho dữ liệu và sự phát triển của dự án

Semantic Scholar được Viện Allen về AI ra mắt vào năm 2015, ban đầu tập trung vào khoa học máy tính. Kể từ đó, phạm vi bao phủ của nó tiếp tục phát triển và đa dạng hóa, trở thành nguồn tài nguyên hữu ích cho những ai tìm kiếm thông tin nhanh chóng và sâu sắc về các tài liệu quan trọng, với nỗ lực không ngừng nghỉ để mở rộng các lĩnh vực và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Năm 2017, nhóm đã công bố một bước tiến lớn trong lĩnh vực y sinh, bổ sung thêm khoảng 26 triệu công trình y sinh vào danh mục 12 triệu công trình đã có từ các lĩnh vực khác. Phiên bản cải tiến này bao gồm giao diện được trau chuốt hơn, phân loại theo chủ đề và phát hiện các chủ đề liên quan hoặc đang thịnh hành. Trưởng nhóm dự án lúc bấy giờ, Marie Hagman, nhấn mạnh rằng mục tiêu là tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều hướng theo chủ đề và khám phá những ranh giới mới nổi trong nghiên cứu.

Đến tháng 1 năm 2018, kho dữ liệu đã vượt quá 40 triệu bài viết về khoa học máy tính và y sinh. Ngay sau đó, vào tháng 3 cùng năm, Doug Raymond - người phụ trách các sáng kiến ​​học máy tại nền tảng Alexa - đã tham gia dẫn dắt dự án. Sự thúc đẩy về mặt tổ chức này đã củng cố trọng tâm vào việc sử dụng AI để cải thiện tính phù hợp và khả năng mở rộng của hệ thống.

Tăng trưởng nhanh chóng vào năm 2019 với việc bổ sung hồ sơ từ Microsoft Academic. Vào tháng 8 năm đó, số lượng bài viết đã vượt quá 173 triệu, một bước nhảy vọt về mặt số lượng, củng cố vị thế của Semantic Scholar như một trong những nguồn tài nguyên trực tuyến hàng đầu trong lĩnh vực này. cơ sở dữ liệu lớn hơn với tín hiệu ngữ nghĩa tốt hơn có sẵn cho cộng đồng khoa học.

Song song với đó, nền tảng này cũng phải đối mặt với thách thức từ sự phát triển bùng nổ của văn học: hơn ba triệu bài báo được xuất bản hàng năm trên hàng chục nghìn tạp chí. Số lượng bài báo này khiến việc cập nhật trở nên phức tạp, đó là lý do tại sao nhiệm vụ ưu tiên và kết nối các bài viết quan trọng lại có giá trị đến vậy, bởi vì tiết kiệm thời gian và giảm tiếng ồn trong quá trình đánh giá tài liệu.

Công cụ tìm kiếm và bộ lọc hữu ích

Để tinh chỉnh kết quả, việc sử dụng bộ lọc là rất cần thiết. Bạn có thể giới hạn theo đồng tác giả, tính khả dụng của PDF, chuyên ngành, loại ấn phẩm hoặc ngày xuất bản, cùng nhiều tiêu chí khác. Việc kết hợp các bộ lọc này cho phép bạn xây dựng các truy vấn chính xác, ví dụ: bài báo truy cập mở, trong một khoảng thời gian cụ thể và được biên soạn bởi một nhóm cụ thể. Việc kết hợp các bộ lọc này, khi được áp dụng đúng cách, sẽ là một Đòn bẩy mạnh mẽ để tìm thấy những gì bạn thực sự cần.

Nền tảng này cũng gợi ý các tác giả và bài viết liên quan dựa trên lịch sử tìm kiếm của bạn. Những đề xuất này không phải là danh sách chung chung: chúng dựa trên các mẫu ngữ nghĩa và mạng lưới trích dẫn, do đó, chúng có xu hướng khám phá các chủ đề mà bạn có thể chưa cân nhắc. Trên thực tế, những gợi ý này cho phép bạn theo đuổi một lộ trình đọc rất hiệu quả và mở rộng phạm vi của một đánh giá có hệ thống.

Một trong những điểm mạnh của Semantic Scholar là khả năng trực quan hóa mạng lưới trích dẫn và các tài liệu kết nối các tác phẩm khác nhau. Bạn có thể xác định các nút có ảnh hưởng lớn, phát hiện các trường phái tư tưởng và, với một chút luyện tập, xác định chính xác các phần đóng vai trò là bản lề giữa các tập hợp dữ liệu khác nhau. Điều này giúp việc tìm kiếm thông tin liên quan dễ dàng hơn. các bài báo có tính chất nền tảng và các tuyến nghiên cứu ngang.

Bạn có quan tâm đến một bài viết nào đó không có bản PDF có thể truy cập được trên nền tảng này không? Đừng lo lắng: bạn có thể tìm kiếm bài viết đó trên trang web của nhà xuất bản, trong các kho lưu trữ của tổ chức, hoặc nếu bạn làm việc với thư viện trường đại học, hãy nhờ nhân viên tham khảo hướng dẫn cách lấy toàn văn. Việc tích hợp Semantic Scholar với các kênh này là một cách thiết thực để đóng vòng lặp và truy cập nội dung.

Một mẹo hữu ích: Khi khám phá một chủ đề mới, hãy kết hợp sàng lọc ban đầu với các bộ lọc rộng, sau đó tinh chỉnh bằng các điều kiện hạn chế hơn (ví dụ: chỉ các bài viết hoặc bài tổng quan về phương pháp luận). Cách tiếp cận lặp đi lặp lại này, cùng với các tín hiệu ảnh hưởng và theo dõi trích dẫn, sẽ giúp bạn xây dựng một danh mục tài liệu tham khảo chất lượng và Cân bằng độ sâu với phạm vi phủ sóng.

Sự khác biệt giữa Google Scholar và PubMed

Google Scholar và PubMed là những trụ cột của hệ sinh thái, nhưng logic của chúng trước đây dựa trên việc đếm trích dẫn, văn bản gốc và việc sử dụng đồng thời các từ. Semantic Scholar giới thiệu một lớp khác: khả năng đọc theo ngữ cảnh được hỗ trợ bởi AI, cố gắng hiểu ý nghĩa và các kết nối của tài liệu. Thay đổi này cho phép sắp xếp lại kết quả theo hướng có ảnh hưởng nhất trong mỗi cuộc trò chuyệnkhông chỉ hướng tới những chủ đề được trích dẫn thường xuyên nhất.

Một lợi thế khác là tín hiệu định tính về việc sử dụng bài viết trong các tác phẩm trích dẫn nó. Việc biết liệu một tác phẩm được đưa vào làm bối cảnh hay phương pháp cung cấp những sắc thái mà các công cụ tìm kiếm truyền thống hiếm khi nắm bắt được. Kết hợp với các bản tóm tắt một câu và việc trích xuất các thực thể và số liệu, điều này cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh chóng. đẩy nhanh quá trình đánh giá mức độ liên quan ban đầu.

Tuy nhiên, cách tiếp cận thực tế nhất là sử dụng chúng theo cách bổ sung: Google Scholar với phạm vi bao quát rộng lớn, PubMed cho tìm kiếm y sinh với khả năng kiểm soát thuật ngữ, và Semantic Scholar để ưu tiên ảnh hưởng thực tế và các kết nối ngữ nghĩa. Bằng cách kết hợp chúng, bạn tăng khả năng không bỏ sót bất kỳ điều gì quan trọng và cần thiết. đầu tiên hãy đến với những mục tạo nên sự khác biệt.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

Nếu bạn đang bắt đầu một hướng nghiên cứu mới, bạn có thể sử dụng tóm tắt một câu để có cái nhìn ban đầu nhanh chóng. Sau đó, bằng cách sử dụng các chỉ số trích dẫn và thẻ ảnh hưởng, bạn sẽ tinh chỉnh lựa chọn của mình cho đến khi có được một bộ bài viết cốt lõi. Quy trình làm việc này cung cấp một lộ trình nhanh chóng để đi từ con số không đến bản đồ tinh thần của lĩnh vực này trong vài giờ nữa.

Để cập nhật thông tin, biểu đồ trích dẫn theo năm giúp xác định các bài báo tiếp tục được trích dẫn thường xuyên. Nếu một bài báo duy trì đường cong ổn định (hoặc thậm chí tăng dần), đó là dấu hiệu cho thấy nó vẫn còn giá trị và xứng đáng nằm trong danh sách đọc ưu tiên của bạn. Việc đọc theo thời gian này rất hữu ích cho: phân biệt những mốt nhất thời với những đóng góp lâu dài.

Trong viết dự án hoặc báo cáo, thẻ "nơi trích dẫn" rất hữu ích: chúng chứng minh rằng một phương pháp được thiết lập tốt nếu bài viết thường xuyên được trích dẫn trong các phần phương pháp luận, hoặc một lý thuyết được cho là có cơ sở vững chắc nếu nó chi phối thông tin nền. Việc trích dẫn trong bối cảnh này mang lại một câu chuyện hấp dẫn hơn về sức mạnh và tính hiện hành của bằng chứng.

Trong giảng dạy, những tính năng này giúp xây dựng bài đọc có hướng dẫn: bạn có thể làm nổi bật các bài viết được trích dẫn làm nền tảng lý thuyết và các bài viết khác được sử dụng cho kỹ thuật của họ. Hơn nữa, bằng cách thể hiện mối liên hệ giữa các tác phẩm, việc thiết kế lộ trình học tập để giải thích cách một ý tưởng phát triển qua các lĩnh vực phụ trở nên dễ dàng. Điều này làm cho Semantic Scholar trở thành một một công cụ giảng dạy hữu ích như chính cuốn sách hướng dẫn.

Semantic Scholar kết hợp các tín hiệu định lượng và định tính, trích xuất ý nghĩa bằng AI và xây dựng hệ thống định hướng tài liệu xung quanh ảnh hưởng và bối cảnh. Khi bạn cần ưu tiên thời gian, phân biệt tác động thực sự và xây dựng một danh mục tài liệu tham khảo được cân nhắc kỹ lưỡng, nền tảng này sẽ trở thành một trợ thủ đắc lực. Nó làm giảm tiếng ồn và tập trung vào những gì quan trọng..