~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Arc.Ask3.Ru ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 
Номер скриншота №:
✰ 5D652C31527D9E7955197623EC3F6D5A__1713462120 ✰
Заголовок документа оригинал.:
✰ Semantic Scholar - Wikipedia ✰
Заголовок документа перевод.:
✰ Семантический ученый — Википедия ✰
Снимок документа находящегося по адресу (URL):
✰ https://en.wikipedia.org/wiki/S2CID_(identifier) ✰
Адрес хранения снимка оригинал (URL):
✰ https://arc.ask3.ru/arc/aa/5d/5a/5d652c31527d9e7955197623ec3f6d5a.html ✰
Адрес хранения снимка перевод (URL):
✰ https://arc.ask3.ru/arc/aa/5d/5a/5d652c31527d9e7955197623ec3f6d5a__translat.html ✰
Дата и время сохранения документа:
✰ 07.06.2024 21:36:12 (GMT+3, MSK) ✰
Дата и время изменения документа (по данным источника):
✰ 18 April 2024, at 20:42 (UTC). ✰ 

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Ask3.Ru ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 
Сервисы Ask3.ru: 
 Архив документов (Снимки документов, в формате HTML, PDF, PNG - подписанные ЭЦП, доказывающие существование документа в момент подписи. Перевод сохраненных документов на русский язык.)https://arc.ask3.ruОтветы на вопросы (Сервис ответов на вопросы, в основном, научной направленности)https://ask3.ru/answer2questionТоварный сопоставитель (Сервис сравнения и выбора товаров) ✰✰
✰ https://ask3.ru/product2collationПартнерыhttps://comrades.ask3.ru


Совет. Чтобы искать на странице, нажмите Ctrl+F или ⌘-F (для MacOS) и введите запрос в поле поиска.
Arc.Ask3.ru: далее начало оригинального документа

Семантический ученый — Википедия Jump to content

Семантический ученый

Из Википедии, бесплатной энциклопедии
(Перенаправлено с S2CID (идентификатор) )
Семантический ученый
Тип сайта
Поисковый движок
Сделано Институт искусственного интеллекта Аллена
URL-адрес ученый-семантик .org
Запущен 2 ноября 2015 г .; 8 лет назад ( 2015-11-02 ) [1]

Semantic Scholar — это инструмент исследования научной литературы, основанный на искусственном интеллекте . Он разработан в Институте искусственного интеллекта Аллена и был публично выпущен в ноябре 2015 года. [2] Semantic Scholar использует современные методы обработки естественного языка для поддержки исследовательского процесса, например, предоставляя автоматически генерируемые резюме научных статей. [3] Команда Semantic Scholar активно исследует использование искусственного интеллекта в обработке естественного языка , машинном обучении , взаимодействии человека с компьютером и поиске информации . [4]

Semantic Scholar начинался как база данных по информатике , геонаукам и нейробиологии . [5] В 2017 году система начала включать биомедицинскую литературу . в свой корпус [5] По состоянию на сентябрь 2022 г. , он включает более 200 миллионов публикаций из всех областей науки. [6]

Технология [ править ]

в одном предложении Semantic Scholar предоставляет краткое изложение научной литературы . Одной из его целей было решение проблемы чтения многочисленных названий и длинных рефератов на мобильных устройствах. [7] Он также стремится обеспечить, чтобы три миллиона научных статей, публикуемых ежегодно, доходили до читателей, поскольку, по оценкам, только половина этой литературы когда-либо читается. [8]

Искусственный интеллект используется для того, чтобы уловить суть статьи, генерируя ее с помощью «абстрактной» техники. [3] В проекте используется комбинация машинного обучения , обработки естественного языка и машинного зрения , чтобы добавить уровень семантического анализа к традиционным методам анализа цитирования , а также извлечь из статей соответствующие цифры, таблицы , объекты и места проведения. [9] [10]

Еще одна ключевая функция, основанная на искусственном интеллекте, — это Research Feeds, адаптивный рекомендатель исследований, который использует искусственный интеллект, чтобы быстро узнать, какие статьи интересуют пользователей, и рекомендует последние исследования, чтобы помочь ученым оставаться в курсе событий. Он использует современную модель встраивания бумаги, обученную с помощью контрастного обучения, чтобы находить документы, похожие на те, что находятся в каждой папке библиотеки. [11]

Semantic Scholar также предлагает Semantic Reader, расширенную программу чтения, способную совершить революцию в научном чтении, сделав его более доступным и контекстуальным. [12] Semantic Reader предоставляет встроенные карточки цитирования, которые позволяют пользователям видеть цитаты с резюме TLDR во время чтения и просматривать основные моменты, отражающие ключевые моменты статьи, чтобы пользователи могли быстрее ее переваривать.

В отличие от Google Scholar и PubMed , Semantic Scholar предназначен для выделения наиболее важных и влиятельных элементов статьи. [13] Технология искусственного интеллекта предназначена для выявления скрытых связей и связей между темами исследований. [14] Как и ранее упомянутые поисковые системы, Semantic Scholar также использует графовые структуры, в том числе Microsoft Academic Knowledge Graph , Springer Nature's SciGraph и Semantic Scholar Corpus. [15]

Семантический идентификатор ученого [ править ]

Каждой статье, размещенной на Semantic Scholar, присваивается уникальный идентификатор , называемый Semantic Scholar Corpus ID (сокращенно S2CID). Следующая запись является примером:

Лю, Ин; Гейл, Альберт А; Уайлдер-Смит, Аннелис; Роклов, Иоаким (март 2020 г.). «Репродуктивная численность COVID-19 выше по сравнению с коронавирусом SARS». Журнал туристической медицины . 27 (2). дои : 10.1093/jtm/taaa021 . ПМИД   32052846 . S2CID   211099356 .

Индексация [ править ]

Semantic Scholar можно использовать бесплатно, и в отличие от аналогичных поисковых систем (например, Google Scholar ) он не ищет материалы, находящиеся за платным доступом . [5] [ нужна цитата ]

В одном исследовании объем индекса Semantic Scholar сравнивался с Google Scholar, и было обнаружено, что для статей, цитируемых вторичными исследованиями в области компьютерных наук, оба индекса имели сопоставимый охват, каждый из которых пропускал лишь несколько статей. [16]

Количество пользователей и публикаций [ править ]

По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, в который были добавлены биомедицинские статьи и краткие описания тем, корпус Semantic Scholar включал более 40 миллионов статей по информатике и биомедицине . [17] В марте 2018 года Дуг Рэймонд, который разработал инициативы по машинному обучению для платформы Amazon Alexa , был нанят руководителем проекта Semantic Scholar. [18] По состоянию на август 2019 г. количество включенных метаданных статей (а не самих PDF-файлов) выросло до более чем 173 миллионов. [19] после добавления записей Microsoft Academic Graph . [20] В 2020 году в результате партнерства между Semantic Scholar и University of Chicago Press Journals все статьи, опубликованные в University of Chicago Press, стали доступны в корпусе Semantic Scholar. [21] По состоянию на конец 2020 года Semantic Scholar проиндексировал 190 миллионов статей. [22] В 2020 году Semantic Scholar достиг семи миллионов пользователей в месяц. [7]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Джонс, Никола (2015). «Институт искусственного интеллекта запускает бесплатную поисковую систему по науке» . Природа . дои : 10.1038/nature.2015.18703 . ISSN   1476-4687 . S2CID   182440976 .
  2. ^ Ынджунг Ча, Ариана (3 ноября 2015 г.). «Исследовательская группа Пола Аллена по искусственному интеллекту представляет программу, цель которой — изменить способы поиска научных знаний. Попробуйте» . Вашингтон Пост . Архивировано из оригинала 6 ноября 2019 года . Проверено 3 ноября 2015 г.
  3. ^ Перейти обратно: а б Хао, Карен (18 ноября 2020 г.). «ИИ поможет вам обобщить последние достижения в области ИИ» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 16 февраля 2021 г.
  4. ^ «Семантические научные исследования» . www.resemanticscholar.org . Проверено 22 ноября 2021 г.
  5. ^ Перейти обратно: а б с Фрике, Сюзанна (12 января 2018 г.). «Семантический ученый» . Журнал Ассоциации медицинских библиотек . 106 (1): 145–147. дои : 10.5195/jmla.2018.280 . ISSN   1558-9439 . ПМЦ   5764585 . S2CID   45802944 .
  6. ^ Мэтьюз, Дэвид (1 сентября 2021 г.). «Тонете в литературе? Эти умные программные инструменты могут помочь» . Природа . Проверено 5 сентября 2022 г. …публично доступный корпус, составленный Semantic Scholar — инструментом, созданным в 2015 году Институтом искусственного интеллекта Аллена в Сиэтле, штат Вашингтон — насчитывает около 200 миллионов статей, включая препринты.
  7. ^ Перейти обратно: а б Град, Питер (24 ноября 2020 г.). «Инструмент искусственного интеллекта обобщает длинные статьи в одном предложении» . Техэксплор . Проверено 16 февраля 2021 г.
  8. ^ «Ученый-семантик Института Аллена теперь осуществляет поиск по 175 миллионам научных статей» . ВенчурБит . 2019-10-23 . Проверено 16 февраля 2021 г.
  9. ^ Боханнон, Джон (11 ноября 2016 г.). «Компьютерная программа только что составила рейтинг самых влиятельных ученых-исследователей мозга современной эпохи» . Наука . doi : 10.1126/science.aal0371 . Архивировано из оригинала 29 апреля 2020 года . Проверено 12 ноября 2016 г.
  10. ^ Кристофер Кларк; Сантош Диввала (2016), PDFFigures 2.0: Цифры майнинга из исследовательских работ , Материалы 16-й ACM/IEEE-CS по совместной конференции по цифровым библиотекам - JCDL '16, Wikidata   Q108172042
  11. ^ «Семантический ученый | Часто задаваемые вопросы» . Архивировано из оригинала 15 июля 2023 года.
  12. ^ «Семантический ученый | Семантический читатель» . Семантический учёный . Архивировано из оригинала 15 июля 2023 года.
  13. ^ «Семантический ученый» . Международный журнал языковых и литературных исследований . Проверено 9 ноября 2021 г.
  14. ^ Байкучева, Светла (2021). Стимулирование открытия научной информации в эпоху цифровых технологий . Издательство Чандос. п. 91. ИСБН  978-0-12-823724-3 .
  15. ^ Хосе, Джоемон М.; Йылмаз, Эмине; Магальяйнс, Жуан; Кастельс, Пабло; Ферро, Никола; Сильва, Марио Х.; Мартинс, Флавио (2020). Достижения в области информационного поиска: 42-я Европейская конференция по IR-исследованиям, ECIR 2020, Лиссабон, Португалия, 14–17 апреля 2020 г., Материалы, Часть I. Чам, Швейцария: Springer Nature. П. 254. ИСБН  978-3-030-45438-8 .
  16. ^ Ханнусс, Абдельхаким (2021). «Поиск соответствующих документов для вторичных исследований в области разработки программного обеспечения: охват семантического ученого и роль идентификации» . Программное обеспечение ИЭПП . 15 (1): 126–146. дои : 10.1049/sfw2.12011 . ISSN   1751-8814 . S2CID   234053002 .
  17. ^ «AI2 расширяет поисковую систему Semantic Scholar, чтобы охватить биомедицинские исследования» . GeekWire . 17 октября 2017 г. Архивировано из оригинала 19 января 2018 г. Проверено 18 января 2018 г.
  18. ^ «Технические шаги: Институт Аллена нанимает руководителя машинного обучения Amazon Alexa; председатель Microsoft берет на себя роль нового инвестора и многое другое» . GeekWire. 2018-05-02. Архивировано из оригинала 10 мая 2018 г. Проверено 9 мая 2018 г.
  19. ^ «Семантический ученый» . Семантический учёный . Архивировано из оригинала 11 августа 2019 года . Проверено 11 августа 2019 г.
  20. ^ «AI2 объединяет усилия с Microsoft Research для обновления инструментов поиска для научных исследований» . GeekWire . 05.12.2018. Архивировано из оригинала 25 августа 2019 г. Проверено 25 августа 2019 г.
  21. ^ «Издательство Чикагского университета присоединяется к более чем 500 издателям, работающим с Semantic Scholar над улучшением поиска и доступности» . Компания RCNI Limited . Проверено 22 ноября 2021 г.
  22. ^ Данн, Адриана (14 декабря 2020 г.). «Семантический ученый добавил 25 миллионов научных статей в 2020 году благодаря новым партнерским отношениям с издателями» (PDF) . Семантический учёный . Проверено 22 ноября 2021 г.

Внешние ссылки [ править ]

Arc.Ask3.Ru: конец оригинального документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 5D652C31527D9E7955197623EC3F6D5A__1713462120
URL1:https://en.wikipedia.org/wiki/S2CID_(identifier)
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Semantic Scholar - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть, любые претензии не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, денежную единицу можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)