Semantic Scholar er en gratis, AI-drevet akademisk søkemotor og forskningsverktøy utviklet av Allen Institute for AI (AI2). Lansert i 2015 indekserer plattformen over 200 millioner akademiske artikler på tvers av alle vitenskapelige felt, inkludert informatikk, biomedisinske vitenskaper, fysikk, matematikk, samfunnsvitenskap og humaniora, hentet fra forlag, preprintservere og åpne tilgangslagre. Semantic Scholar bruker naturlig språkbehandling og maskinlæring for å forstå innholdet og konteksten i akademiske artikler, noe som muliggjør mer intelligent søk og oppdagelse enn tradisjonelle søkeordbaserte akademiske databaser. Plattformens viktigste AI-funksjoner inkluderer TLDR-sammendrag som gir AI-genererte énsetningsoppsummeringer av artikkelinnhold, semantisk søk som forstår meningen bak spørsmål for å finne frem relevante artikler selv om de bruker annen terminologi, og analyse av siteringskontekst som viser hvordan en artikkel har blitt sitert og i hvilken sammenheng av etterfølgende forskning. Semantic Scholar tilbyr også Semantic Reader, et utvidet lesegrensesnitt som forbedrer artikkellesingsopplevelsen med innebygde definisjoner, siteringskort og figurhenvisninger. Plattformen genererer forfatterprofiler med publikasjonshistorikk, siteringsmålinger, h-indeksberegninger og medforfatternettverk. Funksjonen Research Feed bruker maskinlæring til å anbefale nye artikler basert på en brukers forskningsinteresser og lesehistorikk. Semantic Scholar tilbyr Semantic Scholar Academic Graph API, en av de største åpne akademiske kunnskapsgrafene, som forskere og utviklere kan bruke til å bygge applikasjoner på plattformens data. Plattformen er helt gratis å bruke, støttet av Allen Institute for AI som del av sitt oppdrag om å fremme kunstig intelligens til felles beste. Det er ingen premiumtilbud eller betalingsmurer for noen av Semantic Scholars funksjoner.

AI-dokumentanalyse

Semantic Scholar's Semantic Reader tilbyr AI-drevne dokumentanalysefunksjoner som forbedrer leseerfaringen for akademiske artikler. Den tilbyr inline-termdefinisjoner, sitatskontekstkort som viser hvordan refererte artikler er relevante, figuranalyse og strukturell navigering, som hjelper lesere å forstå komplekse akademiske dokumenter mer effektivt.

AI-kunnskapsbaser

Semantic Scholar opprettholder en av verdens største åpne akademiske kunnskapsgrunnlagene, med Semantic Scholar Academic Graph som inneholder over 200 millioner artikler, sitatsrelasjoner, forfatterinformasjon og emneklassifiseringer. Dette strukturerte kunnskapsgrunnlaget er fritt tilgjengelig gjennom et API og fungerer som grunnlag for akademiske forskningsverktøy og applikasjoner.

AI-forskningsverktøy

Semantic Scholar tilbyr essensielle AI-forskningsverktøy inkludert intelligent artikkelgjennomgang, sitatsanalytikk, forfatterprofilering og personaliserte forskningsfeeder. Forskere bruker det til å spore sitater, oppdage relatert arbeid, identifisere innflytelsesrike artikler innen sitt fagfelt og holde seg oppdatert med nye publikasjoner gjennom AI-drevne anbefalinger basert på deres forskningsinteresser.

AI-søkemotorer

Semantic Scholar er en ledende AI-drevet akademisk søkemotor som bruker naturlig språkbehandling for å forstå betydningen bak forskningsspørringer og fremme relevante artikler fra et korpus med over 200 millioner publikasjoner. Dens semantiske søkefunksjoner går utover nøkkelordmatching for å finne konseptuelt relatert forskning på tvers av alle vitenskapelige disipliner.

AI-oppsummeringsverktøy

Semantic Scholar tilbyr AI-genererte TLDR-sammendrag som gir konsise, énsetninga oversikter over akademiske artikler, slik at forskere raskt kan vurdere relevansen av artikler uten å lese hele sammendrag. Denne sammenfattingsfunksjonen gjelder hele korpuset med over 200 millioner artikler, og akselererer litteraturgjennomgangen dramatisk.