Семантический Исследователь
Semantic Scholar-это проект, разработанный в Институте искусственного интеллекта Аллена. Публично выпущенный в ноябре 2015 года, он предназначен для поиска научных публикаций с поддержкой искусственного интеллекта. проект использует комбинацию машинного обучения, обработки естественного языкаи машинного зрения , чтобы добавить слой семантического анализа к традиционным методам анализа цитированияи извлечь соответствующие цифры , объекты и места из статей. по сравнению с Google Scholar и PubMed Семантический исследователь призван выделить наиболее важные и влиятельные статьи и выявить связи между ними.
По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, который добавил биомедицинские статьи и тематические резюме, корпус Semantic Scholar включал более 40 миллионов статей из области компьютерных наук и биомедицины.[3] в марте 2018 года Дуг Рэймонд, разработавший инициативы машинного обучения для платформы Amazon Alexa, был нанят для руководства проектом Semantic Scholar.
По состоянию на август 2019 года количество включенных статей выросло до более чем 173 миллионов[5] после добавления записей Microsoft Academic Graph. каждой статье, размещенной Semantic Scholar, присваивается уникальный идентификатор, называемый Semantic Scholar Corpus ID (или сокращенно S2CID), например
- Liu, Ying; Gayle, Albert A; Wilder-Smith, Annelies; Rocklöv, Joacim (Март 2020). "Репродуктивное число COVID-19 выше по сравнению с коронавирусом SARS". Журнал медицины путешествий. 27 (2).
См. также[править]
- Анализ цитирования
- Индекс цитирования
- Извлечение знаний
- Список академических баз данных и поисковых систем
- Наукометрия