Semantic Scholar (англ. Semantic Scholar (S2) — поисковая интернет-платформа, разработанная в Институте искусственного интеллекта Аллена^[en]. 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].

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^[5]. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области машинного обучения для платформы Amazon Alexa, был нанят для руководства проектом Semantic Scholar^[6].

См. также

• Анализ цитирования
• Индекс цитирования
• Извлечение знаний

Примечания

Ссылки

• semanticscholar.org — официальный сайт Semantic Scholar