# Semantic Scholar

| Semantic Scholar |
| --- |
|  |
| URL | semanticscholar.org (англ.) |
| Тып сайта | Пошукавая сістэма, бібліяграфічная база даных |
| Уладальнік | Інстытут штучнага інтэлекту Алена |
| Аўтар | Oren Etzioni[d] |
| Пачатак працы | лістапад 2015 |
| Рэйтынг Alexa | 758 |

**Semantic Scholar** (бел.: Сэма́нтык Ска́лар) — пошукавая платформа і інструмент для даследавання навуковай літаратуры, распрацаваны ў Інстытуце штучнага інтэлекту Алена (ЗША). Публічны запуск адбыўся ў лістападзе 2015 года.

Сістэма выкарыстоўвае сучасныя метады апрацоўкі натуральнай мовы і машыннага навучання для падтрымкі даследчага працэсу, напрыклад, шляхам прадастаўлення аўтаматычна згенераваных рэзюмэ навуковых артыкулаў. Станам на верасень 2022 года база даных змяшчала больш за 200 мільёнаў публікацый з усіх галін навукі.

## Гісторыя

Праект пачынаўся як база даных па тэмах інфарматыкі, геанавук і нейранавукі. У 2017 годзе сістэма пачала ўключаць у свой корпус біямедыцынскую літаратуру.

Станам на студзень 2018 года корпус Semantic Scholar уключаў больш за 40 мільёнаў артыкулаў. У сакавіку 2018 года кіраўніком праекта стаў Даг Рэйманд, які раней займаўся ініцыятывамі машыннага навучання для платформы Amazon Alexa. У жніўні 2019 года колькасць запісаў узрасла да больш чым 173 мільёнаў пасля дадання звестак з Microsoft Academic Graph.

У 2020 годзе партнёрства з Выдавецтвам Чыкагскага ўніверсітэта зрабіла ўсе артыкулы, апублікаваныя гэтым выдавецтвам, даступнымі ў корпусе Semantic Scholar. Да канца 2020 года колькасць праіндэксаваных артыкулаў дасягнула 190 мільёнаў, а колькасць карыстальнікаў дасягнула сямі мільёнаў у месяц.

## Тэхналогія

Semantic Scholar выкарыстоўвае штучны інтэлект для стварэння аднасказовых рэзюмэ навуковай літаратуры (TLDR — англ.: Too Long; Didn't Read). Праект камбінуе машыннае навучанне, апрацоўку натуральнай мовы і машынны зрок для дадання ўзроўню семантычнага аналізу да традыцыйных метадаў аналізу цытавання. Гэта дазваляе здабываць з артыкулаў адпаведныя малюнкі, табліцы і сутнасці.

Адной з ключавых функцый з’яўляецца «Research Feeds» — адаптыўная сістэма рэкамендацый, якая выкарыстоўвае ІІ для вывучэння інтарэсаў карыстальніка і прапануе новыя даследаванні. Таксама прапануецца «Semantic Reader» — дапоўнены інструмент для чытання, які забяспечвае ўбудаваныя карткі цытавання з аўтаматычна згенераванымі кароткімі рэзюмэ.

У адрозненне ад Google Scholar і PubMed, Semantic Scholar распрацаваны для вылучэння найбольш важных і ўплывовых элементаў артыкула і выяўлення схаваных сувязяў паміж тэмамі даследаванняў.

## Ідэнтыфікатар S2CID

Кожнаму артыкулу, які размяшчаецца ў Semantic Scholar, прысвойваецца ўнікальны ідэнтыфікатар, які называецца Semantic Scholar Corpus ID (скарочана **S2CID**). Ён выкарыстоўваецца для адназначнай ідэнтыфікацыі навуковых прац.

Напрыклад:

* *Liu Y., Gayle A. A., Wilder-Smith A., Rocklöv J.* The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus // *Journal of Travel Medicine* — 2020. — Vol. 27, Iss. 2. — DOI:10.1093/jtm/taaa021 — S2CID 211099356.

## Індэксацыя

Semantic Scholar з’яўляецца бясплатным для выкарыстання. Адно даследаванне параўнала аб’ём індэкса Semantic Scholar з Google Scholar і паказала, што для артыкулаў, цытуемых другаснымі даследаваннямі ў галіне інфарматыкі, ахоп абодвух індэксаў быў супастаўным.

## Крыніцы

## Спасылкі

* semanticscholar.org (англ.) — афіцыйны сайт