Semantic Scholar: различия между версиями

Материал из in.wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
w>Topp
м (50 версий импортировано: Импорт из Википедии)
 
(не показано 25 промежуточных версий 11 участников)
Строка 1: Строка 1:
 
{{Сайт
 
{{Сайт
 
  |название      = Semantic Scholar
 
  |название      = Semantic Scholar
  |логотип        = Semantic Scholar logo.png
+
  |логотип        =  
 
  |URL            = [https://www.semanticscholar.org/  Semantic Scholar]
 
  |URL            = [https://www.semanticscholar.org/  Semantic Scholar]
 
  |скриншот      =  
 
  |скриншот      =  
  |подпись        = Semantic Scholar logo
+
  |подпись        =  
 
  |коммерческий  =  
 
  |коммерческий  =  
 
  |тип            = поиск по научным публикациям
 
  |тип            = поиск по научным публикациям
  |регистрация    = [[Facebook|FB]], [[Twitter]], [[Google]]
+
  |регистрация    = [[Facebook|FB]], [[Twitter]], Google
  |языки          =  
+
  |языки          = английский
 
  |посещаемость  =  
 
  |посещаемость  =  
 
  |расположение  =  
 
  |расположение  =  
Строка 20: Строка 20:
 
  |телефон        =  
 
  |телефон        =  
 
}}
 
}}
{{Шаблон:Наукометрия}}
+
{{Наукометрия}}
  
'''Semantic Scholar''' (от {{lang-en|Semantic Scholar (S2)}} – это проект, разработанный в {{нп5|Институте искусственного интеллекта Аллена|Институте искусственного интеллекта Аллена|en|Allen Institute for Artificial Intelligence}}. Создан в ноябре 2015 года. Поиск научных публикаций производится с поддержкой ([[Искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] для статей в [[Научный журнал|научных журналах]] <ref name="MyUser_The_Washington_Post_November_3_2015c">{{Cite web|url=https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/|title=Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try.|author=|date=|accessdate=November 3, 2015}}</ref>. Поисковый сервис комбинирует [[машинное обучение]], [[Обработка естественного языка|обработку естественного языка]] и [[Машинное зрение|машинного зрения,]] чтобы добавить слой [[Семантический анализ|семантического анализа]] к традиционным методам [[Анализ цитирования|анализа цитирования]] <ref name="Bohannon"> {{Cite web|url=http://www.sciencemag.org/news/2016/11/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era|title=A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era|author=Bohannon|first=John|website=sciencemag.org|date=11 November 2016|publisher=[[American Association for the Advancement of Science]]|accessdate=12 November 2016}}</ref>. Semantic Scholar выделяет наиболее важные статьи, а также связи между ними.  
+
'''Semantic Scholar''' ({{lang-en|Semantic Scholar (S2)}} — [[Поисковая система|поисковая интернет-платформа]], разработанная в {{нп5|Институт искусственного интеллекта Аллена|Институте искусственного интеллекта Аллена|en|Allen Institute for Artificial Intelligence}}. Проект был запущен в 2015 году<ref>{{cite web|url=http://www.nanometer.ru/2015/11/15/semantic_scholar_493742.html|title=Semantic Scholar - новая научная библиотека на основе искусственного интеллекта|website=|access-date=2019-05-24|archive-date=2019-05-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20190511132003/http://www.nanometer.ru/2015/11/15/semantic_scholar_493742.html|url-status=live}}</ref>. Поиск научных публикаций производится с поддержкой [[Искусственный интеллект|искусственного интеллекта]] для статей в [[Научный журнал|научных журналах]]<ref name="MyUser_The_Washington_Post_November_3_2015c">{{Cite web|url=https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/|title=Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try.|author=|date=|access-date=2015-11-03|archive-date=2019-11-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20191106162910/https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/|url-status=live}}</ref>. Поисковый сервис комбинирует [[машинное обучение]], [[Обработка естественного языка|обработку естественного языка]] и [[Машинное зрение|машинного зрения,]] чтобы добавить слой [[Семантический анализ|семантического анализа]] к традиционным методам [[Анализ цитирования|анализа цитирования]]<ref name="Bohannon">{{Cite web|url=http://www.sciencemag.org/news/2016/11/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era|title=A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era|author=Bohannon|first=John|website=sciencemag.org|date=2016-11-11|publisher=[[American Association for the Advancement of Science]]|access-date=2016-11-12|archive-date=2020-04-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20200429134813/https://www.sciencemag.org/news/2016/11/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era|url-status=live}}</ref>. Semantic Scholar выделяет наиболее важные статьи, а также связи между ними.
  
Авторизация в поисковой системе осуществляется через [[facebook|Фейсбук]], [[Твиттер]] и [[Google]]. Для каждой найденной статьи приводится аннотация, данные по цитированию и его динамике и ссылка на ресурс, где можно найти полный текст статьи <ref>{{cite web |url=http://www.library.spbu.ru/blog/?p=6527 |title=Поиск с применением семантического анализа |website= |accessdate=2019-05-24}}</ref>.
+
Авторизация в поисковой системе осуществляется через [[facebook|Фейсбук]], [[Твиттер]] и [[Google+|Google]].
 +
Для каждой найденной статьи приводится аннотация, данные по цитированию и его динамике и ссылка на ресурс, где можно найти полный текст статьи<ref>{{cite web |url=http://www.library.spbu.ru/blog/?p=6527 |title=Поиск с применением семантического анализа |website= |access-date=2019-05-24 |url-status=dead }}</ref>.
  
По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, в котором были добавлены биомедицинские статьи и тематические резюме, корпус Semantic Scholar теперь включает более 40 миллионов статей по [[Информатика|информатике]] и [[Биомедицина|биомедицине]]<ref>{{Cite news|url=https://www.geekwire.com/2017/ai2-semantic-scholar-biomedicine/|title=AI2 scales up Semantic Scholar search engine to encompass biomedical research|date=2017-10-17|website=GeekWire|accessdate=2018-01-18|lang=en-US}}</ref>. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области [[Машинное обучение|машинного обучения]] для платформы [[Amazon Alexa]], был нанят для руководства проектом Semantic Scholar<ref>{{Cite web|url=https://www.geekwire.com/2018/tech-moves-allen-institute-hires-amazon-alexa-machine-learning-leader-microsoft-chairman-takes-new-investor-role/|title=Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More|date=2018-05-02|publisher=GeekWire}}</ref>.  
+
== Индексация ==
 +
Semantic Scholar является бесплатным инструментом, и в отличие от аналогичных поисковых систем (например, [[Академия Google|Google Scholar]]), не ищет материалы, находящиеся за [[Пейволл|платным доступом]]<ref name=":0">{{Cite journal|last=Fricke|first=Suzanne|date=2018-01-12|title=Semantic Scholar|journal=[[Journal of the Medical Library Association]]|language=en|volume=106|issue=1|pages=145–147|doi=10.5195/jmla.2018.280|issn=1558-9439|pmc=5764585|s2cid=45802944|doi-access=free}}</ref>.
 +
 
 +
Одно исследование сравнило объем индекса Semantic Scholar с Google Scholar и показало, что для статей, цитируемых вторичными исследованиями в области компьютерных наук, охват обоих индексов был сопоставимым — каждая из систем пропустила лишь несколько статей<ref name=":1">{{Cite journal|last=Hannousse|first=Abdelhakim|date=2021|title=Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1049/sfw2.12011|journal=IET Software|language=en|volume=15|issue=1|pages=126–146|doi=10.1049/sfw2.12011|issn=1751-8814|s2cid=234053002}}</ref>.
 +
 
 +
== Количество пользователей и публикаций ==
 +
По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, в котором были добавлены биомедицинские статьи и тематические резюме, корпус Semantic Scholar теперь включает более 40 миллионов статей по [[Информатика|информатике]] и [[Биомедицина|биомедицине]]<ref>{{Cite news|url=https://www.geekwire.com/2017/ai2-semantic-scholar-biomedicine/|title=AI2 scales up Semantic Scholar search engine to encompass biomedical research|date=2017-10-17|website=GeekWire|access-date=2018-01-18|lang=en|archive-date=2018-01-19|archive-url=https://web.archive.org/web/20180119120110/https://www.geekwire.com/2017/ai2-semantic-scholar-biomedicine/}}</ref>. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области [[Машинное обучение|машинного обучения]] для платформы [[Amazon Alexa]], был нанят для руководства проектом Semantic Scholar<ref>{{Cite web|url=https://www.geekwire.com/2018/tech-moves-allen-institute-hires-amazon-alexa-machine-learning-leader-microsoft-chairman-takes-new-investor-role/|title=Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More|date=2018-05-02|publisher=GeekWire|access-date=2019-05-24|archive-date=2018-05-10|archive-url=https://web.archive.org/web/20180510120907/https://www.geekwire.com/2018/tech-moves-allen-institute-hires-amazon-alexa-machine-learning-leader-microsoft-chairman-takes-new-investor-role/|url-status=live}}</ref>. По состоянию на август 2019 года количество включенных метаданных статей (не самих PDF-файлов) выросло до более чем 173 миллионов<ref>{{Cite web |title=Semantic Scholar |url=https://www.semanticscholar.org/ |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20190811212806/https://www.semanticscholar.org/ |archive-date=2019-08-11 |access-date=2019-08-11 |website=Semantic Scholar}}</ref> после добавления записей [[Microsoft Academic|Microsoft Academic Graph]]<ref>{{Cite web |date=2018-12-05 |title=AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies |url=https://www.geekwire.com/2018/ai2-joins-forces-microsoft-upgrade-search-tools-scientific-research/ |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20190825181331/https://www.geekwire.com/2018/ai2-joins-forces-microsoft-upgrade-search-tools-scientific-research/ |archive-date=2019-08-25 |access-date=2019-08-25 |website=GeekWire}}</ref>. В 2020 году партнерство между Semantic Scholar и журналом [[Издательство Чикагского университета|University of Chicago Press]] сделало все статьи, опубликованные в издательстве University of Chicago Press, доступными в каталоге Semantic Scholar<ref>{{Cite web|title=The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability|url=https://www.journals.uchicago.edu/journals/pr/201215|access-date=2021-11-22|website=RCNi Company Limited|language=en}}</ref>. К концу 2020 года Semantic Scholar проиндексировал 190 миллионов статей<ref>{{Cite news|last=Dunn|first=Adriana|date=December 14, 2020|title=Semantic Scholar Adds 25 Million Scientific Papers in 2020 Through New Publisher Partnerships|work=Semantic Scholar|url=https://allenai.org/content/docs/Semantic_Scholar_2020_Publisher_Partners.pdf|access-date=November 22, 2021}}</ref>. В 2020 году число пользователей Semantic Scholar достигло семи миллионов в месяц<ref name="Grad 24Nov2020">{{Cite news |last=Grad |first=Peter |date=November 24, 2020 |title=AI tool summarizes lengthy papers in a sentence |url=https://techxplore.com/news/2020-11-ai-tool-lengthy-papers-sentence.html |access-date=2021-02-16 |work=Tech Xplore |language=en}}</ref>.
  
 
== См. также ==
 
== См. также ==
* [[Анализ цитирования]]  
+
* [[Анализ цитирования]]
* [[Индекс цитирования научных статей|Индекс цитирования]]  
+
* [[Индекс цитирования научных статей|Индекс цитирования]]
* [[Выделение знаний|Извлечение знаний]]  
+
* [[Извлечение знаний]]
* [[Список академических баз данных и поисковых систем]]
+
* {{нп|Список академических баз данных и поисковых движков|Список академических баз данных и поисковых движков|en|List of academic databases and search engines}}
 +
* [[Наукометрия]]
  
 
== Примечания ==
 
== Примечания ==
Строка 38: Строка 46:
  
 
== Ссылки ==
 
== Ссылки ==
 +
* {{Официальный сайт|semanticscholar.org}}
  
* {{Официальный сайт|semanticscholar.org}}  
+
{{ВС}}
 +
{{Поисковые машины}}
  
{{Поисковые машины}}
 
{{ВС}}
 
 
[[Категория:Поисковые системы]]
 
[[Категория:Поисковые системы]]
 
[[Категория:Наукометрия]]
 
[[Категория:Наукометрия]]
 
[[Категория:Страницы с непроверенными переводами]]
 
[[Категория:Страницы с непроверенными переводами]]

Текущая версия от 01:03, 10 апреля 2025

Semantic Scholar
URL::
Semantic Scholar
Тип сайта::
поиск по научным публикациям
Регистрация::
FB, Twitter, Google
Язык(и)::
английский
Владелец::
Алленовский институт искусственного интеллекта
Начало работы::
ноябрь 2015 года
Текущий статус::
работает и развивается

Шаблон:Наукометрия

Semantic Scholar (англ. Semantic Scholar (S2) — поисковая интернет-платформа, разработанная в Институте искусственного интеллекта Аллена[англ.]. Проект был запущен в 2015 году[1]. Поиск научных публикаций производится с поддержкой искусственного интеллекта для статей в научных журналах[2]. Поисковый сервис комбинирует машинное обучение, обработку естественного языка и машинного зрения, чтобы добавить слой семантического анализа к традиционным методам анализа цитирования[3]. Semantic Scholar выделяет наиболее важные статьи, а также связи между ними.

Авторизация в поисковой системе осуществляется через Фейсбук, Твиттер и Google. Для каждой найденной статьи приводится аннотация, данные по цитированию и его динамике и ссылка на ресурс, где можно найти полный текст статьи[4].

Индексация[править | править код]

Semantic Scholar является бесплатным инструментом, и в отличие от аналогичных поисковых систем (например, Google Scholar), не ищет материалы, находящиеся за платным доступом[5].

Одно исследование сравнило объем индекса Semantic Scholar с Google Scholar и показало, что для статей, цитируемых вторичными исследованиями в области компьютерных наук, охват обоих индексов был сопоставимым — каждая из систем пропустила лишь несколько статей[6].

Количество пользователей и публикаций[править | править код]

По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, в котором были добавлены биомедицинские статьи и тематические резюме, корпус Semantic Scholar теперь включает более 40 миллионов статей по информатике и биомедицине[7]. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области машинного обучения для платформы Amazon Alexa, был нанят для руководства проектом Semantic Scholar[8]. По состоянию на август 2019 года количество включенных метаданных статей (не самих PDF-файлов) выросло до более чем 173 миллионов[9] после добавления записей Microsoft Academic Graph[10]. В 2020 году партнерство между Semantic Scholar и журналом University of Chicago Press сделало все статьи, опубликованные в издательстве University of Chicago Press, доступными в каталоге Semantic Scholar[11]. К концу 2020 года Semantic Scholar проиндексировал 190 миллионов статей[12]. В 2020 году число пользователей Semantic Scholar достигло семи миллионов в месяц[13].

См. также[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. Semantic Scholar - новая научная библиотека на основе искусственного интеллекта. Дата обращения: 24 мая 2019. Архивировано 11 мая 2019 года.
  2. Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try. Дата обращения: 3 ноября 2015. Архивировано 6 ноября 2019 года.
  3. Bohannon, John. A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era. sciencemag.org. American Association for the Advancement of Science (11 ноября 2016). Дата обращения: 12 ноября 2016. Архивировано 29 апреля 2020 года.
  4. Поиск с применением семантического анализа (недоступная ссылка — история). Дата обращения: 24 мая 2019.
  5. Fricke, Suzanne (2018-01-12). "Semantic Scholar". Journal of the Medical Library Association (англ.). 106 (1): 145–147. doi:10.5195/jmla.2018.280. ISSN 1558-9439. PMC 5764585. S2CID 45802944.
  6. Hannousse, Abdelhakim (2021). "Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role". IET Software (англ.). 15 (1): 126–146. doi:10.1049/sfw2.12011. ISSN 1751-8814. S2CID 234053002.
  7. "AI2 scales up Semantic Scholar search engine to encompass biomedical research". GeekWire (англ.). 2017-10-17. Архивировано 19 января 2018. Дата обращения: 18 января 2018.
  8. Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More. GeekWire (2 мая 2018). Дата обращения: 24 мая 2019. Архивировано 10 мая 2018 года.
  9. Semantic Scholar. Semantic Scholar. Дата обращения: 11 августа 2019. Архивировано 11 августа 2019 года.
  10. AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies. GeekWire (5 декабря 2018). Дата обращения: 25 августа 2019. Архивировано 25 августа 2019 года.
  11. The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability (англ.). RCNi Company Limited. Дата обращения: 22 ноября 2021.
  12. Dunn, Adriana (December 14, 2020). "Semantic Scholar Adds 25 Million Scientific Papers in 2020 Through New Publisher Partnerships" (PDF). Semantic Scholar. Дата обращения: 22 ноября 2021.
  13. Grad, Peter (November 24, 2020). "AI tool summarizes lengthy papers in a sentence". Tech Xplore (англ.). Дата обращения: 16 февраля 2021.

Ссылки[править | править код]

  • semanticscholar.org — официальный сайт Ошибка скрипта: Функции «bs» не существует.

Ошибка Lua в Модуль:External_links на строке 409: attempt to index field 'wikibase' (a nil value). Шаблон:Поисковые машины