セマンティックスカラー

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July 5, 2022

Semantic Sc​​holarは、アレン人工知能研究所で開発され、2015年11月に公開された学術出版物向けの人工知能に裏打ちされた検索エンジンです。自然言語処理の進歩を利用して、学術論文の要約を提供します。 Semantic Sc​​holarチームは、自然言語処理、機械学習、人間とコンピューターの相互作用、および情報検索における人工知能の使用を積極的に研究しています。SemanticScholarは、コンピューターサイエンス、地球科学、神経科学のトピックを取り巻くデータベースとして始まりました。ただし、2017年に、システムはそのコーパスに生物医学文献を含め始めました。 2021年11月の時点で、すべての科学分野の出版物が含まれています。 テクノロジー Semantic Sc​​holarは、科学文献の1文の要約を提供します。その目的の1つは、モバイルデバイスで多数のタイトルと長い要約を読むという課題に対処することでした。また、この文献の半分しか読まれていないと推定されるため、毎年発行される300万の科学論文が読者に確実に届くように努めています。人工知能は、論文の本質を捉え、「抽象的」手法によって生成するために使用されます。このプロジェクトでは、機械学習、自然言語処理、マシンビジョンを組み合わせて、従来の引用分析方法にセマンティック分析のレイヤーを追加し、論文から関連する図、表、エンティティ、場所を抽出します。Googleとは対照的です。 ScholarおよびPubMed、Semantic Sc​​holarは、論文の最も重要で影響力のある要素を強調するように設計されています。 AIテクノロジーは、研究トピック間の隠れたつながりやリンクを特定するように設計されています。前述の検索エンジンと同様に、Semantic Sc​​holarも、Microsoft Academic Knowledge Graph、Springer NatureのSciGraph、Semantic Sc​​holar Corpusなどのグラフ構造を活用しています。SemanticScholarがホストする各論文には、Semantic Sc​​holar Corpus ID(略してS2CID)。次のエントリは例です。 劉、英;ゲイル、アルバートA;ワイルダースミス、アンネリース; Rocklöv、Joacim(2020年3月)。 「COVID-19の再生産数はSARSコロナウイルスと比較して高い」。渡航医学ジャーナル。 27(2)。 doi:10.1093 / jtm/taaa021。 PMID 32052846. S2CID 211099356.Semantic Sc​​holarは無料で使用でき、同様の検索エンジン(Google Scholarなど)とは異なり、ペイウォールの背後にある資料を検索しません。ある研究では、体系的なアプローチを通じてSemanticScholarの検索能力を比較しました。データを明らかにしようとするとき、検索エンジンは98.88%正確である必要があります。同じ研究で、メタデータを調査するためのツールやいくつかの引用ツールなど、他のSemanticScholar機能を調べました。 ユーザーと出版物の数 2018年1月の時点で、生物医学論文とトピックの要約を追加した2017年のプロジェクトに続いて、Semantic Sc​​holarコーパスには、コンピューターサイエンスと生物医学からの4,000万を超える論文が含まれていました。 2018年3月、AmazonAlexaプラットフォームの機械学習イニシアチブを開発したDougRaymondが、SemanticScholarプロジェクトのリーダーとして採用されました。 2019年8月の時点で、含まれる論文のメタデータ(実際のPDFではない)の数は、Microsoft Academic Graphレコードの追加後、1億7,300万を超えました。 2020年、SemanticScholarとUniversityof Chicago Press Journalsのパートナーシップにより、University ofChicagoPressで公開されたすべての記事がSemanticScholarコーパスで利用できるようになりました。 2020年の終わりに、Semantic Sc​​holarは1億9千万の論文を索引付けしました。2020年には、SemanticScholarのユーザーは月に700万に達しました。 関連項目 引用分析–ドキュメント内の引用の頻度、パターン、およびグラフの調査 引用索引–出版物間の引用の索引 知識の抽出–構造化および非構造化ソースからの知識の作成 学術データベースと検索エンジンのリスト Scientom