Semantic Scholar

Ang Semantic Scholar ay isang kagamitan para sa pananaliksik ng siyentipikong panitikan. Binuo ito sa Allen Institute for AI at inilabas sa publiko noong Nobyembre 2015. Ginagamit ng Semantic Scholar ang makabagong mga pamamaraan sa pagproseso ng likas na wikaupang suportahan ang proseso ng pananaliksik, halimbawa, sa pamamagitan ng pagbibigay ng awtomatikong nabubuong mga buod ng mga papel na iskolar. Ang pangkat ng Semantic Scholar ay aktibong nagsasaliksik sa paggamit ng artipisyal na intelihensya (AI) sa natural na pagpoproseso ng wika, pagkatuto ng makina, pakikipag-ugnayan ng tao-sa-kompyuter, at pagkuha ng impormasyon.

Nagsimula ang Semantic Scholar bilang database para sa mga paksa ng agham pangkompyuter, heosiyensiya, at neurosiyensya. Noong 2017, nagsimula ang sistema na isama ang panitikang biyomedikal sa corpus nito.  Noong Setyembre 2022, ito ay may higit sa 200 milyong publikasyon mula sa lahat ng larangan ng agham.

 Teknolohiya 
Nagbibigay ang Semantic Scholar ng isang pangungusap na buod ng siyentipikong panitikan. Isa sa mga layunin nito ay tugunan ang hamon ng pagbabasa ng maraming pamagat at mahahabang abstrak sa mga kagamitang mobile. Nilalayon din nitong tiyakin na ang tatlong milyong papel na pang-agham na inilathala taun-taon ay umabot sa mga mambabasa, dahil tinatayang kalahati lamang ng literaturang ito ang nababasa.

Ginagamit ang artipisyal na intelihensya upang kunin ang diwa ng isang papel, na nalilikha gamit ang isang pamamaraan na tinatawag na "abstraktibo" o pagbuod batay sa diwa. Gumagamit ang proyekto ng pinagsamasamng pagkakatuto ng makina, natural na pagpoproseso ng wika, at imahe ng makina upang magdagdag ng pagsusuring semantiko sa mga tradisyunal na pamamaraan ng pagsusuri ng sipi, at upang kunin ang mga nauugnay na pigura, talahanayan, entidad, at pahayagan mula sa mga papel.

Ang isa pang pangunahing tampok na pinapagana ng AI ay ang Research Feeds (Mga Balita sa Pananaliksik), isang adaptibong tagapayo sa pananaliksik na gumagamit ng AI upang mabilis na matutunan kung aling mga papel ang mahalaga sa mga gumagamit at magrekomenda ng pinakabagong pananaliksik upang matulungan ang mga iskolar na manatiling napapanahon. Gumagamit ito ng pinakabagong modelo ng pag-embed (o paglalarawan sa anyong numerikal) ng papel na sinanay gamit ang pagkatutong paghahambing upang makahanap ng mga papel na katulad ng nasa bawat polder ng Library (o Aklatan).

Nag-aalok din ang Semantic Scholar ng Semantic Reader, isang pinahusay na mambabasa na may potensyal na baguhin ang paraan ng pagbasa ng siyentipikong panitikan sa pamamagitan ng paggawa nitong mas madaling maunawaan at mayaman sa konteksto. Nagbibigay ang Semantic Reader ng in-line citation card (o kard ng sipi ng teksto) na nagpapakita ng mga sipi na may TLDR (daglat para sa Too Long, Didn't Read na nangangahulugang maikling buod) habang nagbabasa, at mga tampok sa pagbasa na sumasaklaw sa mga pangunahing punto ng papel upang mas mabilis itong maunawaan.

Hindi tulad ng Google Scholar at PubMed, idinisenyo ang Semantic Scholar upang bigyan-diin ang pinakamahalaga at pinakaimpluwensyal na bahagi ng isang papel. Ang teknolohiya ng AI ay idinisenyo upang matukoy ang mga nakatagong koneksyon at mga link sa pagitan ng mga paksa ng pananaliksik. Tulad ng nabanggit na mga search engine, ginagamit din ng Semantic Scholar ang mga istrukturang grapiko, na kinabibilangan ng Microsoft Academic Knowledge Graph, Springer Nature's SciGraph, at ang Semantic Scholar Corpus (orihinal na may 45 milyong papel na corpus sa agham pangkompyuter, neurosiyensya, at biyomedisina).

 Tagatukoy ng artikulo 
Ang bawat papel na naka-host o nakalagay sa Semantic Scholar ay binibigyan ng isang natatanging pagkakakilanlan na tinatawag na Semantic Scholar Corpus ID (S2CID). Halimbawa:

 Pag-indeks 
Isang pag-aaral ang inihambing ang saklaw ng indeks ng Semantic Scholar sa Google Scholar, at natuklasan na para sa mga papel na binanggit ng mga sekondaryang pag-aaral sa agham pangkompyuter, magkatulad ang saklaw ng dalawang indeks, na pareho lamang ang may ilang papel na hindi nasama.

 Bilang ng mga gumagamit at publikasyon 
Noong Enero 2018, kasunod ng proyekto noong 2017 na nagdagdag ng biyomedikal na papel at mga buod ng paksa, ang Semantic Scholar corpus ay may higit sa 40 milyong papel mula sa agham pangkompyuter at biyomedisina. Noong Marso 2018, si Doug Raymond, na nagbuo ng mga inisiyatibo sa pagkatuto ng makina para sa Amazon Alexa, ay inupahan upang pamunuan ang proyekto ng Semantic Scholar. Noong Agosto 2019, ang bilang ng metadatos ng mga papel (hindi mismo ang PDF) ay lumampas sa 173 milyon matapos idagdag ang mga rekord ng Microsoft Academic Graph. Noong 2020, dahil sa pakikipagtulungan sa pagitan ng Semantic Scholar at ng Pahayagang Dyornal ng Unibersidad ng Chicago, lahat ng artikulong nailathala sa ilalim ng Pahayagang Unibersidad ng Chicago ay magagamit sa corpus ng Semantic Scholar. Sa katapusan ng 2020, na-index ng Semantic Scholar ang 190 milyong papel. Noong 2020, naabot ng Semantic Scholar ang pitong milyong gumagamit bawat buwan.

 Mga sanggunian 

Kategorya:Aplikasyon ng intelihensiyang artipisyal