Semantic Scholar
 | |
| Oluşturan | Allen Institute for Artificial Intelligence |
|---|---|
| URL | semanticscholar.org |
| Site türü | Web arama motoru |
| Kuruluş tarihi | Kasım 2015) |
Semantic Scholar, Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde geliştirilen ve Kasım 2015'te halka açık olarak yayınlanan bilimsel literatür için yapay zekâ destekli bir araştırma aracıdır.[1] Bilimsel makaleler için özetler sağlamak üzere doğal dil işlemedeki gelişmeleri kullanır.[2] Semantic Scholar ekibi, yapay zekanın doğal dil işleme, makine öğrenimi, İnsan-bilgisayar etkileşimi ve bilgi çekme alanlarında kullanımını aktif olarak araştırmaktadır.[3]
Semantic Scholar bilgisayar bilimi, yer bilimleri ve nörobilim konularını çevreleyen bir veri tabanı olarak başladı.[4] Ancak 2017'de sistem, biyomedikal literatürü külliyatına dahil etmeye başladı.[4] Eylül 2022 itibarıyla, artık bilimin her alanından 200 milyonun üzerinde yayını içermektedir.[5]
Teknoloji
Semantic Scholar, bilimsel literatürün tek cümlelik bir özetini sunar. Amaçlarından biri, mobil cihazlarda çok sayıda başlığı ve uzun özetleri okumanın zorluğunu ele almaktı.[6] Ayrıca her yıl yayınlanan üç milyon bilimsel makalenin okuyucuya ulaşmasını sağlamayı amaçlamaktadır, çünkü bu literatürün sadece yarısının okunduğu tahmin edilmektedir.[7]
Yapay zeka, bir kağıdın özünü yakalamak için kullanılır ve onu "soyutlayıcı" bir teknikle oluşturur.[2] Proje, geleneksel alıntı analizi yöntemlerine bir anlamsal analiz katmanı eklemek ve makalelerden ilgili şekilleri, tabloları, varlıkları ve mekanları çıkarmak için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve makine görüşünün bir kombinasyonunu kullanır.[8][9]
Google Scholar ve PubMed'in aksine Semantic Scholar, bir makalenin en önemli ve etkili unsurlarını vurgulamak için tasarlanmıştır.[10] Yapay zeka teknolojisi, araştırma konuları arasındaki gizli bağlantıları ve bağlantıları belirlemek için tasarlanmıştır.[11] Daha önce atıfta bulunulan arama motorları gibi Semantic Scholar da Microsoft Academic Knowledge Graph, Springer Nature's SciGraph ve Semantic Scholar Corpus gibi grafik yapılarından yararlanır.[12]
Semantic Scholar tarafından barındırılan her makaleye Semantic Scholar Corpus ID (kısaltılmış S2CID) adı verilen benzersiz bir tanımlayıcı atanır. Aşağıdaki giriş bir örnektir:
Semantic Scholar'ın kullanımı ücretsizdir ve benzer arama motorlarının aksine (örn. Google Scholar) bir ödeme duvarının arkasındaki materyali aramaz.[4][13]
Bir çalışma Semantic Scholar'ın arama yeteneklerini sistematik bir yaklaşımla karşılaştırdı ve arama motorunun verileri ortaya çıkarmaya çalışırken %98,88 oranında doğru olduğunu buldu.[13] Aynı çalışma, çeşitli alıntı araçlarının yanı sıra meta verileri araştırmak için araçlar da dahil olmak üzere diğer Semantic Scholar işlevlerini inceledi.[13]
Kullanıcı ve yayın sayısı
Ocak 2018 itibarıyla, biyomedikal makaleler ve konu özetleri ekleyen bir 2017 projesinin ardından, Semantic Scholar külliyatında bilgisayar bilimi ve biyomedikalden 40 milyondan fazla makale yer aldı.[14] Mart 2018'de, Amazon Alexa platformu için makine öğrenimi girişimleri geliştiren Doug Raymond, Semantic Scholar projesini yönetmesi için işe alındı.[15] Ağustos 2019 itibarıyla, Microsoft Academic Graph kayıtlarının eklenmesinin ardından[16] dahil edilen makalelerin meta verilerinin (gerçek PDF'ler değil) sayısı 173 milyondur.[17] 2020'de Semantic Scholar ve University of Chicago Press Journals arasındaki bir ortaklık, University of Chicago Press altında yayınlanan tüm makalelerin Semantic Scholar külliyatında bulunmasını sağladı.[18] 2020'nin sonunda Semantic Scholar 190 milyon makaleyi indeksledi.[19]
2020'de Semantic Scholar kullanıcıları ayda yedi milyona ulaştı.[6]
Kaynakça
- ^ Eunjung Cha, Ariana (3 Kasım 2015). "Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try". The Washington Post. 6 Kasım 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 3 Kasım 2015.
- ^ a b Hao, Karen (18 Kasım 2020). "An AI helps you summarize the latest in AI". MIT Technology Review (İngilizce). 18 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Şubat 2021.
- ^ "Semantic Scholar Research". research.semanticscholar.org. 12 Haziran 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Kasım 2021.
- ^ a b c Fricke, Suzanne (12 Ocak 2018). "Semantic Scholar". Journal of the Medical Library Association (İngilizce). 106 (1). ss. 145-147. doi:10.5195/jmla.2018.280. ISSN 1558-9439. 21 Haziran 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 4 Ocak 2023.
- ^ Matthews, David (1 Eylül 2021). "Drowning in the literature? These smart software tools can help". Nature. 27 Nisan 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Eylül 2022.
...the publicly available corpus compiled by Semantic Scholar — a tool set up in 2015 by the Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, Washington — amounting to around 200 million articles, including preprints.
- ^ a b Grad, Peter (24 Kasım 2020). "AI tool summarizes lengthy papers in a sentence". Tech Xplore (İngilizce). 21 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Şubat 2021.
- ^ "Allen Institute's Semantic Scholar now searches across 175 million academic papers". VentureBeat (İngilizce). 23 Ekim 2019. 28 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Şubat 2021.
- ^ Bohannon, John (11 Kasım 2016). "A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era". Science. doi:10.1126/science.aal0371. 29 Nisan 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Kasım 2016.
- ^ Christopher Clark; Santosh Kumar Divvala (2016), PDFFigures 2.0: Mining figures from research papers, Proceedings of the 16th ACM/IEEE-CS on Joint Conference on Digital Libraries - JCDL '16, Wikidata Q108172042
- ^ "Semantic Scholar". International Journal of Language and Literary Studies. 19 Mart 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Kasım 2021.
- ^ Baykoucheva, Svetla (2021). Driving Science Information Discovery in the Digital Age (İngilizce). Chandos Publishing. s. 91. ISBN 978-0-12-823724-3.
- ^ Jose, Joemon M.; Yilmaz, Emine; Magalhães, João; Castells, Pablo; Ferro, Nicola; Silva, Mário J.; Martins, Flávio (2020). Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, 2020, Proceedings, Part I (İngilizce). Cham, Switzerland: Springer Nature. s. 254. ISBN 978-3-030-45438-8.
- ^ a b c Hannousse, Abdelhakim (2021). "Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role". IET Software (İngilizce). 15 (1). ss. 126-146. doi:10.1049/sfw2.12011. ISSN 1751-8814.
- ^ "AI2 scales up Semantic Scholar search engine to encompass biomedical research". GeekWire (İngilizce). 17 Ekim 2017. 19 Ocak 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Ocak 2018.
- ^ "Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More". GeekWire. 2 Mayıs 2018. 10 Mayıs 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 9 Mayıs 2018.
- ^ "AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies". GeekWire. 5 Aralık 2018. 25 Ağustos 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ağustos 2019.
- ^ "Semantic Scholar". Semantic Scholar. 11 Ağustos 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Ağustos 2019.
- ^ "The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability". RCNi Company Limited (İngilizce). 22 Kasım 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 22 Kasım 2021.
- ^ Dunn, Adriana (14 Aralık 2020). "Semantic Scholar Adds 25 Million Scientific Papers in 2020 Through New Publisher Partnerships" (PDF). Semantic Scholar. 15 Kasım 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 22 Kasım 2021.
