# Semantic Scholar[խմբագրել | խմբագրել կոդը]

| Semantic Scholar
 |
| --- |
| Տեսակ | կայք, RSS-ագրեգատոր և գիտելիքների գրաֆիկ |
| Երկիր |  ԱՄՆ |
| Հիմնադիր | Օրեն Էցիոնի |
| Կայք | semanticscholar.org​(անգլ.) |

**Semantic Scholar,** գիտական գրականության հետազոտական գործիք: Այն մշակել են Ալլենի արհեստական բանականության ինստիտուտում և հրապարակայնորեն թողարկվել է 2015 թվականի նոյեմբերին: Semantic Scholar-ը օգտագործում է բնական լեզվի մշակման ժամանակակից տեխնիկաներ՝ հետազոտական գործընթացը աջակցելու համար, օրինակ՝ տրամադրելով գիտական հոդվածների ավտոմատ կերպով ստեղծված ամփոփագրեր: Semantic Scholar թիմը ակտիվորեն հետազոտում է արհեստական բանականության օգտագործումը բնական լեզվի մշակման, մեքենայական ուսուցման, մարդ-համակարգիչ փոխազդեցության և տեղեկատվության որոնման մեջ:

Semantic Scholar-ը սկզբնապես ստեղծվել է որպես համակարգչային գիտության, երկրաբանության և նյարդաբանության թեմաների տվյալների բազա։ 2017 թվականին համակարգը սկսել է իր կորպուսում ներառել կենսաբժշկական գրականություն։ Այն ներառում է գիտության բոլոր ոլորտներից ավելի քան 200 միլիոն հրապարակումներ։

## Տեխնոլոգիա

Semantic Scholar-ը ներկայացնում է գիտական գրականության մեկ նախադասությունից բաղկացած ամփոփում: Դրա նպատակներից մեկը բազմաթիվ վերնագրերի և երկար աբստրակտների բջջային սարքերով ընթերցման մարտահրավերի լուծումն էր: Այն նաև ձգտում է ապահովել, որ տարեկան հրատարակվող երեք միլիոն գիտական հոդվածները հասնեն ընթերցողներին, քանի որ ըստ գնահատման այս գրականության միայն կեսն է երբևէ կարդացվում:

Արհեստական բանականությունն օգտագործվում է հոդվածի էությունը ընկալելու համար՝ այն ստեղծելով «աբստրակտ» տեխնիկայի միջոցով։ Նախագիծը օգտագործում է մեքենայական ուսուցման, բնական լեզվի մշակման և մեքենայական տեսողության համադրություն՝ մեջբերումների վերլուծության ավանդական մեթոդներին իմաստային վերլուծության շերտ ավելացնելու և հոդվածներից համապատասխան նկարներ, աղյուսակներ, միավորներ և վայրեր արդյունահանելու համար։

Research Feeds-ի մեկ այլ կարևոր գործառույթ է ադապտիվ հետազոտությունների խորհուրդ տվող գործիքը, որն աշխատում է արհեստական բանականության միջոցով՝ արագորեն իմանալու համար, թե որ հոդվածներն են օգտատերերին հետաքրքրում կարդալ, և խորհուրդ է տալիս ամենավերջին հետազոտությունները՝ գիտնականներին օգնելու մնալ տեղեկացված։ Այն օգտագործում է համեմատական ուսուցման միջոցով մարզված հոդվածների ներդրման ժամանակակից մոդել՝ յուրաքանչյուր գրադարանի թղթապանակում առկա հոդվածներին նման հոդվածներ գտնելու համար։

Semantic Scholar-ը նաև առաջարկում է Semantic Reader-ը՝ լրացված ընթերցիչ, որն ունի գիտական ընթերցանությունը հեղափոխելու ներուժ՝ այն դարձնելով ավելի մատչելի և հարուստ համատեքստային։ Semantic Reader-ը տրամադրում է հղումների քարտեր, որոնք թույլ են տալիս օգտատերերին տեսնել հղումները TLDR-ի միջոցով (կարճ՝ Too Long, Didn't Read), որը ավտոմատ կերպով ստեղծում է կարճ ամփոփումներ՝ կարդալիս, և թերթում է կարևորագույն կետերը, որոնք արտացոլում են հոդվածի հիմնական կետերը, որպեսզի օգտատերերը կարողանան ավելի արագ ընկալել նյութը։

Ի տարբերություն Google Scholar-ի և PubMed-ի, Semantic Scholar-ը նախատեսված է հոդվածի ամենակարևոր և ազդեցիկ տարրերը ընդգծելու համար: Արհեստական բանականության տեխնոլոգիան նախատեսված է հետազոտական թեմաների միջև թաքնված կապերը բացահայտելու համար: Նախկինում մեջբերված որոնողական համակարգերի նման, Semantic Scholar-ը նույնպես օգտագործում է գրաֆիկական կառուցվածքներ, որոնք ներառում են Microsoft Academic Knowledge Graph-ը, Springer Nature-ի SciGraph-ը և Semantic Scholar Corpus-ը (սկզբնապես 45 միլիոն հոդվածների կորպուս՝ համակարգչային գիտության, նյարդաբանության և կենսաբժշկության ոլորտներում)։

## Հոդվածի նույնականացուցիչ և ինդեքսավորում

Semantic Scholar-ի կողմից հյուրընկալվող յուրաքանչյուր հոդվածին տրվում է եզակի նույնականացուցիչ, որը կոչվում է Semantic Scholar Corpus ID (կրճատ՝ S2CID): Semantic Scholar-ը անվճար է օգտագործման համար և, ի տարբերություն նմանատիպ որոնողական համակարգերի։ Մի ուսումնասիրություն համեմատել է Semantic Scholar-ի ինդեքսների շրջանակը Google Scholar-ի հետ և պարզել, որ համակարգչային գիտության երկրորդական ուսումնասիրությունների կողմից մեջբերված հոդվածների համար երկու ինդեքսներն էլ ունեցել են համեմատելի ծածկույթ, որոնցից յուրաքանչյուրում բացակայում է միայն մի քանի հոդված։

## Օգտատերերի և հրապարակումների քանակ

2018 թվականի հունվարի դրությամբ, 2017 թվականի նախագծից հետո, որը ներառել է կենսաբժշկական հոդվածներ և թեմաների ամփոփումներ, Semantic Scholar-ի կորպուսը ներառել է ավելի քան 40 միլիոն հոդված համակարգչային գիտության և կենսաբժշկության ոլորտներից։ 2018 թվականի մարտին Դուգ Ռեյմոնդը, որը մշակել էր մեքենայական ուսուցման նախաձեռնություններ Amazon Alexa հարթակի համար, վարձվել է ղեկավարելու Semantic Scholar նախագիծը։ Ներառված հոդվածների մետատվյալների քանակը (ոչ թե իրական PDF ֆայլերը) աճել են՝ հասնելով ավելի քան 173 միլիոնի Microsoft Academic Graph գրառումների ավելացումից հետո։ 2020 թվականին Semantic Scholar-ի և Չիկագոյի համալսարանի հրատարակչական ամսագրերի միջև համագործակցության շնորհիվ Չիկագոյի համալսարանի հրատարակչության ներքո հրապարակված բոլոր հոդվածները հասանելի են դարձել Semantic Scholar-ի կորպուսում։ 2020 թվականի վերջին Semantic Scholar-ը ինդեքսավորել էր 190 միլիոն հոդված։ 2020 թվականին Semantic Scholar-ը ունեցել է ամսական յոթ միլիոն օգտատեր։

## Ծանոթագրություններ