Semantic Scholar ເຮັດວຽກແນວໃດ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນຫນຶ່ງໃນຖານຂໍ້ມູນເຈ້ຍຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດ

¿Semantic Scholar ເຮັດວຽກແນວໃດ? ຊອກຫາວັນນະຄະດີວິທະຍາສາດທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈ່າຍເງິນເອີໂຣແມ່ນເປັນໄປໄດ້, ແລະມັນບໍ່ແມ່ນ magic: ມັນເປັນເລື່ອງຂອງການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ຖືກຕ້ອງຢ່າງຖືກຕ້ອງ. Semantic Scholar, ຂັບເຄື່ອນໂດຍ Allen Institute for AI, ປະສົມປະສານ AI ແລະດັດຊະນີທາງວິຊາການຂະຫນາດໃຫຍ່ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານ, SMEs ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຊອກຫາ, ອ່ານແລະເຂົ້າໃຈບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍໄປໃນທະເລຂອງສິ່ງພິມ.

ຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຄລາສສິກ, ນີ້ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຫມາຍຂອງເນື້ອຫາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄໍາສໍາຄັນເທົ່ານັ້ນ. ບົດສະຫຼຸບປະໂຫຍກດຽວ (TLDRs), ການອ່ານທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ແລະການວັດແທກການອ້າງອີງດ້ວຍບໍລິບົດທີ່ມີຄຸນນະພາບ ພວກເຂົາຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕັດສິນໃຈຢ່າງໄວວາສິ່ງທີ່ມີມູນຄ່າການອ່ານໃນຄວາມເລິກແລະວິທີການປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງແຕ່ລະການສຶກສາໃນບົດລາຍງານ, ບົດສະເຫນີ, ຫຼືເນື້ອຫາດ້ານວິຊາການ.

Semantic Scholar ແມ່ນຫຍັງແລະຜູ້ທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ?

Semantic Scholar ເປັນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາທາງວິຊາການຟຣີທີ່ເອົາປັນຍາປະດິດຢູ່ໃນການບໍລິການຂອງການອ່ານວິທະຍາສາດ. ເວທີດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນປີ 2015 ພາຍໃນສະຖາບັນ Allen ສໍາລັບ AI (AI2), ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍ Paul Allen., ດ້ວຍພາລະກິດເລັ່ງລັດຄວາມຄືບຫນ້າທາງວິທະຍາສາດໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຄົ້ນຫາແລະເຂົ້າໃຈການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ໂຄງ​ການ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ໄດ້​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​. ຫຼັງຈາກລວມເອົາວັນນະຄະດີຊີວະພາບໃນປີ 2017 ແລະຫຼາຍກວ່າ 40 ລ້ານບົດຄວາມໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະຊີວະການແພດໃນປີ 2018corpus ໄດ້ກ້າວກະໂດດຂັ້ນໃນປີ 2019 ໂດຍການລວມເອົາບັນທຶກທາງວິຊາການຂອງ Microsoft, ຫຼາຍກວ່າ 173 ລ້ານເອກະສານ. ໃນປີ 2020, ມັນບັນລຸ 7 ລ້ານຜູ້ໃຊ້ປະຈໍາເດືອນ, ເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຊັດເຈນຂອງການຮັບຮອງເອົາໃນຊຸມຊົນທາງວິຊາການ.

ການເຂົ້າເຖິງແມ່ນງ່າຍແລະບໍ່ເສຍຄ່າ. ທ່ານສາມາດລົງທະບຽນດ້ວຍບັນຊີ Google ຂອງທ່ານ ຫຼືຜ່ານໂປຣໄຟລ໌ຂອງສະຖາບັນ ແລະເລີ່ມບັນທຶກຫ້ອງສະໝຸດ, ຕິດຕາມຜູ້ຂຽນ ແລະເປີດໃຊ້ຄຳແນະນຳ.ນອກຈາກນັ້ນ, ແຕ່ລະບົດຄວາມທີ່ຖືກດັດສະນີໄດ້ຮັບຕົວລະບຸທີ່ເປັນເອກະລັກ, Semantic Scholar Corpus ID (S2CID), ເຊິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຕິດຕາມແລະການອ້າງອີງຂ້າມ.

ເປົ້າ​ຫມາຍ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ແມ່ນ​ເພື່ອ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ overload​: ຫລາຍລ້ານບົດຄວາມຖືກຕີພິມໃນແຕ່ລະປີ, ແຈກຢາຍໃນທົ່ວສິບພັນວາລະສານ.ແລະການອ່ານທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນບໍ່ເປັນໄປໄດ້. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ແພລະຕະຟອມຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງສິ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງວຽກງານ, ຜູ້ຂຽນ, ແລະພື້ນທີ່.

ເມື່ອປຽບທຽບກັບຕົວດັດສະນີອື່ນໆເຊັ່ນ Google Scholar Labs ຫຼື PubMed, Semantic Scholar ສຸມໃສ່ການເນັ້ນໃສ່ສິ່ງທີ່ມີອິດທິພົນແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງເອກະສານ., ການລວມເອົາການວິເຄາະ semantic ແລະສັນຍານການອ້າງອິງທີ່ອຸດົມສົມບູນທີ່ເກີນກວ່າການນັບຕົວເລກທີ່ງ່າຍດາຍ.

ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ: AI ເພື່ອເຂົ້າໃຈບົດຄວາມແລະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ

ພື້ນຖານເຕັກໂນໂລຢີລວມເອົາວິຊາ AI ຫຼາຍຢ່າງເພື່ອໃຫ້ກົງໄປກົງມາກັບແຕ່ລະເອກະສານ. ການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາທໍາມະຊາດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະວິໄສທັດຄອມພິວເຕີເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ ເພື່ອກໍານົດແນວຄວາມຄິດ, ຫນ່ວຍງານ, ຕົວເລກ, ແລະອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນໃນບົດເລື່ອງວິທະຍາສາດ.

ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະກໍານົດຂອງມັນແມ່ນ TLDR, ສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດ "ປະໂຫຍກດຽວ" ຂອງລັກສະນະທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ ເຊິ່ງ captures ແນວຄວາມຄິດສູນກາງຂອງບົດຄວາມ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາການກວດສອບເມື່ອຈັດການຜົນໄດ້ຮັບຫຼາຍຮ້ອຍ, ໂດຍສະເພາະໃນມືຖືຫຼືໃນລະຫວ່າງການທົບທວນໄວ.

ເວທີດັ່ງກ່າວຍັງລວມເອົາຕົວອ່ານທີ່ປັບປຸງ. Semantic Reader ປັບປຸງການອ່ານດ້ວຍບັດອ້າງອີງຕາມບໍລິບົດ, ພາກສ່ວນທີ່ເນັ້ນໃສ່ ແລະເສັ້ນທາງການນໍາທາງເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈການປະກອບສ່ວນແລະການອ້າງອີງໂດຍບໍ່ມີການກະໂດດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼືການຄົ້ນຫາຄູ່ມືເພີ່ມເຕີມ.

ການແນະນໍາສ່ວນບຸກຄົນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງບັງເອີນ. ຟີດການຄົ້ນຄວ້າຮຽນຮູ້ຈາກນິໄສການອ່ານຂອງທ່ານແລະຄວາມສໍາພັນທາງຄວາມຫມາຍລະຫວ່າງຫົວຂໍ້, ຜູ້ຂຽນ, ແລະຄໍາເວົ້າ. ເພື່ອສະເຫນີໃຫ້ທ່ານມີເນື້ອຫາໃຫມ່ແລະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງສິ່ງທີ່ເຫມາະສົມກັບສາຍວຽກຂອງທ່ານ.

ພາຍໃຕ້ຜ້າຄຸມ, "ຄວາມສະຫຼາດ" ຢູ່ໃນຕົວສະແດງ vector ແລະຄວາມສໍາພັນທີ່ແຝງ. ການຝັງຕົວ ແລະສັນຍານການອ້າງອິງຊ່ວຍກວດສອບການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງເອກະສານ, ການເປັນຜູ້ຂຽນຮ່ວມ, ແລະການວິວັດທະນາການຫົວຂໍ້ໃຫ້ອາຫານທັງຜົນການຄົ້ນຫາແລະຄໍາແນະນໍາການປັບຕົວ.

ການວັດແທກການອ້າງອິງກັບບໍລິບົດທີ່ມີຄຸນນະພາບ

ຈໍານວນຂອງວັນທີແມ່ນສໍາຄັນ, ແຕ່ວິທີການແລະບ່ອນໃດເພີ່ມຫຼາຍກັບເລື່ອງ. ໃນ​ບັດ​ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​, ການນັບການອ້າງອິງຕາມປົກກະຕິຈະປາກົດຢູ່ໃນມຸມຊ້າຍລຸ່ມ, ແລະເລື່ອນເມົ້າໄປເທິງມັນສະແດງການແຈກຢາຍຕາມປີ.ໂດຍ​ບໍ່​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ຄລິກ​ໃສ່​. ວິທີນີ້ທ່ານສາມາດປະເມີນໄດ້ທັນທີວ່າສິ່ງພິມໃດນຶ່ງຍັງເຄື່ອນໄຫວຢູ່ໃນການສົນທະນາທາງວິທະຍາສາດ ຫຼືວ່າຜົນກະທົບຂອງມັນມີຄວາມເຂັ້ມຂຸ້ນໃນຊ່ວງເວລາໃດນຶ່ງ.

ຖ້າທ່ານວາງຕົວກະພິບໃສ່ແຕ່ລະແຖບໃນຕາຕະລາງ, ທ່ານໄດ້ຮັບປະລິມານນັດໝາຍສຳລັບປີສະເພາະລາຍ​ລະ​ອຽດ​ເລັກ​ນ້ອຍ​ນີ້​ແມ່ນ​ຄໍາ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ເລົ່າ​ເລື່ອງ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​: ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ບົດ​ຄວາມ​ທີ່​ສືບ​ຕໍ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ອ້າງ​ອີງ​ໃນ​ມື້​ນີ້​, ທ່ານສາມາດໂຕ້ຖຽງກັບຂໍ້ມູນທີ່ວ່າການປະກອບສ່ວນຂອງພວກເຂົາແມ່ນຍັງກ່ຽວຂ້ອງ ຢູ່ໃນຊຸມຊົນ.

ເມື່ອທ່ານເຂົ້າໄປໃນຫນ້າຂອງບົດຄວາມ, ສິ່ງຕ່າງໆກໍ່ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ. ນອກເຫນືອຈາກບົດຄັດຫຍໍ້ແລະການເຊື່ອມໂຍງ, ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງວຽກງານທີ່ອ້າງເຖິງມັນປາກົດ, ແລະໃນພື້ນທີ່ຂວາເທິງ, ຂໍ້ມູນທີ່ຫລອມໂລຫະເຊັ່ນການອ້າງອີງທີ່ມີອິດທິພົນສູງ.ນັ້ນ​ແມ່ນ​ການ​ອ້າງ​ອີງ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​ໃນ​ທີ່​ເອ​ກະ​ສານ​ໄດ້​ມີ​ອິດ​ທິ​ພົນ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ຢູ່​ໃນ​ເອ​ກະ​ສານ​ອ້າງ​ອີງ​.

ທັດສະນະດຽວກັນນັ້ນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນ ພາກສ່ວນໃດແດ່ຂອງວຽກງານການອ້າງອີງການອ້າງອີງປາກົດ (ເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນມາ ຫຼືວິທີການ)ຂໍ້ຄຶດດ້ານຄຸນນະພາບນີ້ເສີມການນັບອັນບໍລິສຸດແລະຊ່ວຍອະທິບາຍວ່າບົດຄວາມສະຫນັບສະຫນູນກອບທິດສະດີ, ແຈ້ງການອອກແບບວິທີການ, ຫຼືຖືກນໍາໃຊ້ເປັນການອ້າງອີງ tangential.

ຮ່ວມກັນ ການປະສົມປະສານຂອງປະລິມານ ແລະບໍລິບົດປະກອບເປັນພື້ນຖານອັນແຂງແກ່ນສໍາລັບການພິສູດຫຼັກຖານ ໃນ​ການ​ກວດ​ສອບ​ພາຍ​ໃນ, ຂໍ້​ສະ​ເຫນີ​ທາງ​ດ້ານ​ວິ​ຊາ​ການ​ຫຼື​ບົດ​ລາຍ​ງານ​ຄວາມ​ພາກ​ພຽນ​ເນື່ອງ​ຈາກ, ໂດຍ​ສະ​ເພາະ​ແມ່ນ​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ traceability ການ​ອ້າງ​ອີງ.

ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ເລັ່ງການທົບທວນຄືນຂອງທ່ານ

ການສະເຫນີມູນຄ່າແມ່ນ embodied ໃນຊຸດຂອງຜົນປະໂຫຍດທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໄວແລະປັບປຸງການອ່ານ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຄວາມສາມາດທີ່ປະຫຍັດເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດໃນແຕ່ລະວັນ:

• ການຄົ້ນຫາທາງວິຊາການທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ semantic ແລະເນັ້ນໃສ່ການປະກອບສ່ວນທີ່ສໍາຄັນ.
• TLDR ຂອງປະໂຫຍກ ໃນຜົນໄດ້ຮັບເພື່ອກັ່ນຕອງສິ່ງທີ່ຄວນເອົາໃຈໃສ່.
• ຜູ້ອ່ານ semantic ດ້ວຍການອ່ານທີ່ປັບປຸງ, ບັດບໍລິບົດ, ແລະພາກສ່ວນທີ່ເນັ້ນໃສ່.
• ການຄົ້ນຄວ້າອາຫານ ດ້ວຍການແນະນຳທີ່ປັບແຕ່ງຕາມຄວາມມັກຂອງເຈົ້າ.
• ບັນນານຸກົມແລະການສົ່ງອອກ BibTeX/RIS, ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ Zotero, Mendeley, ແລະ EndNote.
• API ສາທາລະນະ ເພື່ອປຶກສາກາຟທາງວິຊາການ (ຜູ້ຂຽນ, ການອ້າງອີງ, ສະຖານທີ່) ແລະຊຸດຂໍ້ມູນເປີດ.

ຖ້າເຈົ້າເຮັດວຽກໃນທີມນ້ອຍໆ ຫຼື SMEs, ການປະສົມປະສານຂອງ TLDR, ການອ່ານສະພາບການ, ແລະການສົ່ງອອກລາຄາທີ່ດີ ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຮັກສາຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານເປັນລະບຽບແລະຕິດຕາມໄດ້ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການເຊື່ອມໂຍງທຸລະກິດທີ່ສັບສົນ.

AI ໃນລາຍລະອຽດ: ຈາກບົດສະຫຼຸບເຖິງຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຫົວຂໍ້

ຄຸນສົມບັດອັດສະລິຍະແມ່ນບໍ່ຈໍາກັດພຽງແຕ່ການຊອກຫາ "ກົດຂວາ". ແພລະຕະຟອມສ້າງ TLDRs ອັດຕະໂນມັດ, ປັບປຸງການອ່ານດ້ວຍສະພາບການ, ແລະກວດພົບການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງແນວຄວາມຄິດ. ຂໍຂອບໃຈກັບຮູບແບບພາສາແລະເຕັກນິກການແນະນໍາ.

ໂດຍ​ສະ​ເພາະ, TLDRs ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕັດສິນໃຈໃນວິນາທີວ່າເຈ້ຍສົມຄວນໄດ້ຮັບສະຖານທີ່ໃນຫ້ອງສະຫມຸດຫົວຂໍ້ຂອງທ່ານບໍຜູ້ອ່ານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຈະຊ່ວຍປະຢັດທ່ານຈາກການຂ້າມຜ່ານເອກະສານອ້າງອີງ; ແລະຄໍາແນະນໍາການປັບຕົວເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນຜູ້ຂຽນແລະສາຍທີ່ເຈົ້າອາດຈະບໍ່ຮູ້ຈັກ, ແຕ່ມັນເຫມາະສົມກັບຄວາມສົນໃຈຂອງເຈົ້າ.

ທັງຫມົດນີ້ແມ່ນເປັນໄປໄດ້ເພາະວ່າ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ດັດສະນີຄໍາເວົ້າ, ມັນຍັງ "ເຂົ້າໃຈ" ຂໍ້ຄວາມເຕັມແລະອົງປະກອບສາຍຕາ (ຕົວເລກຫຼືຕາຕະລາງ), ການບັນລຸສັນຍານທີ່ດີກວ່າກ່ຽວກັບການປະກອບສ່ວນຕົວຈິງຂອງແຕ່ລະວຽກງານກ່ວາເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຄໍາຫລັກແບບດັ້ງເດີມ.

ວິທີການນີ້ແມ່ນສັງເກດເຫັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງຈັດການກັບທົ່ງນາທີ່ຫນາແຫນ້ນຫຼາຍ. ຄວາມສໍາພັນທີ່ກວດພົບໂດຍການຝັງລະຫວ່າງຫົວຂໍ້, ຜູ້ຂຽນ, ແລະສະຖານທີ່ ພວກເຂົາສະເຫນີເສັ້ນທາງການຂຸດຄົ້ນທາງເລືອກທີ່ເລັ່ງການສ້າງແຜນທີ່ຂອງພື້ນທີ່ວິທະຍາສາດ.

ການເຊື່ອມໂຍງ, ການສົ່ງອອກ, ແລະ APIs

ໃນພາກປະຕິບັດ, Semantic Scholar ເຮັດວຽກໄດ້ດີກັບຜູ້ຈັດການບັນນານຸກົມທີ່ທ່ານມັກ. ທ່ານສາມາດສົ່ງອອກເອກະສານອ້າງອີງໃນ BibTeX ຫຼື RIS ແລະຮັກສາຂະບວນການເຮັດວຽກກັບ Zotero, Mendeley, ຫຼື EndNote ບໍ່ມີຮອຍຕໍ່. ຖ້າທ່ານເຮັດວຽກກັບແມ່ແບບສະເພາະຫຼືຮູບແບບການອ້າງອີງ, ການສົ່ງອອກເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງ.

ສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງດ້ານວິຊາການເພີ່ມເຕີມ, ມັນມີ REST API ຟຣີທີ່ມີຈຸດສິ້ນສຸດສໍາລັບການຄົ້ນຫາ, ຜູ້ຂຽນ, ການອ້າງອີງ, ແລະຊຸດຂໍ້ມູນ (ເຊັ່ນ: Semantic Scholar Academic Graph). ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂທີ່ລະບຸໄວ້, ລະຫັດສ່ວນຕົວແມ່ນຂຶ້ນກັບການຈໍາກັດອັດຕາຂອງ 1 RPS, ພຽງພໍສໍາລັບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາຫຼືເຄື່ອງຕົ້ນແບບ.

ແມ່ນແລ້ວ, ມັນບໍ່ໄດ້ສະຫນອງການເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງກັບ CRMs ຫຼືລະບົບທຸລະກິດອື່ນໆຖ້າທ່ານຕ້ອງການທໍ່ຂອງບໍລິສັດ, ທ່ານຈະຕ້ອງພັດທະນາການເຊື່ອມໂຍງແບບກໍານົດເອງໂດຍໃຊ້ API ແລະການບໍລິການພາຍໃນຂອງທ່ານ.

ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຄວາມປອດໄພແລະການປະຕິບັດຕາມ

ສະຖາບັນ Allen ສໍາລັບ AI ຄຸ້ມຄອງບັນຊີຜູ້ໃຊ້ ແລະຂໍ້ມູນ. ນະໂຍບາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອະທິບາຍຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ ແລະການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນລວມທັງວ່າເນື້ອຫາສາທາລະນະບາງຢ່າງອາດຈະຖືກໃຊ້ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າແລະການປັບປຸງແບບຈໍາລອງ, ແລະຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ນັ້ນຖືກປະຕິບັດໂດຍສອດຄ່ອງກັບນະໂຍບາຍໃນປະຈຸບັນ.

ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພ, AI2 ປະກາດມາດຕະການມາດຕະຖານເຊັ່ນ TLS ແລະ HTTPS ເພື່ອປົກປ້ອງການສື່ສານບໍ່ມີການຢັ້ງຢືນ ISO ຫຼື SOC ສະເພາະໃດນຶ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້ໃນເອກະສານອ້າງອີງ, ດັ່ງນັ້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງບໍລິສັດຄວນທົບທວນຄືນຂໍ້ກໍານົດ ແລະຂໍ້ກໍານົດຂອງລະບຽບການພາຍໃນ.

ພາສາ, ສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້

ການໂຕ້ຕອບແລະເອກະສານສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນມຸ່ງໄປສູ່ພາສາອັງກິດ. ມັນສາມາດດັດສະນີເຮັດວຽກໃນພາສາອື່ນ, ແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງບົດຄັດຫຍໍ້ແລະການຈັດປະເພດແມ່ນດີກວ່າໃນພາສາອັງກິດ.ບໍ່ມີການສະຫນັບສະຫນູນຢ່າງເປັນທາງການໃນແອສປາໂຍນ; ຊ່ອງທາງການຊ່ວຍເຫຼືອປົກກະຕິແມ່ນສູນສະຫນັບສະຫນູນ, FAQs, ແລະຊຸມຊົນທາງວິຊາການ.

ກ່ຽວກັບການອອກແບບ, ການໂຕ້ຕອບແມ່ນຫນ້ອຍ, ຮູບແບບເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ, ມີການກັ່ນຕອງທີ່ຊັດເຈນແລະຫນ້າບົດຄວາມທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີ.ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ເຂົ້າ​ເຖິງ TLDR ໂດຍ​ກົງ​, ຕົວ​ອ່ານ​ເພີ່ມ​ເຕີມ​, ແລະ​ທາງ​ເລືອກ​ການ​ອ້າງ​ອີງ​ແລະ​ການ​ສົ່ງ​ອອກ​, ເຊິ່ງ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ການ​ຄລິກ​ທີ່​ບໍ່​ຈໍາ​ເປັນ​.

ການເຂົ້າເຖິງມືຖື

ບໍ່ມີແອັບຯມືຖືພື້ນເມືອງທີ່ເປັນທາງການ. ເວັບໄຊທ໌ຕອບສະຫນອງໄດ້ດີໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງມືຖື, ແຕ່ປະສົບການຜູ້ອ່ານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງເຕັມທີ່ແລະການຄຸ້ມຄອງຫ້ອງສະຫມຸດໄດ້ດີຂຶ້ນໃນ desktop.ຖ້າທ່ານຍ້າຍລະຫວ່າງອຸປະກອນ, ມັນເປັນຄວາມຄິດທີ່ດີທີ່ຈະວາງແຜນການອ່ານເລິກຂອງທ່ານໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານ.

ລາຄາ ແລະແຜນການ

ການບໍລິການທັງຫມົດແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ, ບໍ່ມີແຜນການຈ່າຍ. API ສາທາລະນະແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ, ດ້ວຍອັດຕາອັດຕາ. ສອດຄ່ອງກັບການນໍາໃຊ້ທີ່ຮັບຜິດຊອບ. ສໍາລັບທີມງານທີ່ມີງົບປະມານທີ່ເຄັ່ງຄັດ, ນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງເມື່ອທຽບກັບການແກ້ໄຂທີ່ໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ.

ການຈັດອັນດັບຕາມປະເພດ

ຂົງເຂດຕ່າງໆຂອງເຄື່ອງມືປະຕິບັດຢູ່ໃນລະດັບທີ່ໂດດເດັ່ນ, ມີຫ້ອງສໍາລັບການປັບປຸງການເຊື່ອມໂຍງກັບວິສາຫະກິດແລະການສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍພາສາ. ການທົບທວນຄືນນີ້ກໍານົດຄະແນນສະເລ່ຍດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: 3,4 ຈາກທັງໝົດ 5, ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍອັດຕາສ່ວນຄຸນນະພາບ / ລາຄາແລະການປະຕິບັດຂອງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ AI.

ປະເພດ	ເຄື່ອງ ໝາຍ ວັກຕອນ	ຄວາມຄິດເຫັນ
ຟັງຊັນ	4,6	ການຄົ້ນຫາແບບ semantic, TLDR, ແລະ augmented reader ພວກເຂົາເຈົ້າເລັ່ງການອ່ານທີ່ສໍາຄັນ.
ການປະສົມປະສານ	2,7	ການສົ່ງອອກ ແລະ API ຖືກຕ້ອງ; ຂາດຕົວເຊື່ອມຕໍ່ທຸລະກິດພື້ນເມືອງ.
ພາສາແລະການສະຫນັບສະຫນູນ	3,4	ສຸມໃສ່ພາສາອັງກິດ; ຊ່ວຍເຫຼືອຜ່ານ FAQs ແລະຊຸມຊົນ.
ຄວາມງ່າຍຂອງການ ນຳ ໃຊ້	4,4	ຊັດເຈນ, ການໂຕ້ຕອບເຄື່ອງຈັກຊອກຫາຄ້າຍຄື ມີຫນ້າທີ່ເບິ່ງເຫັນແລະຫມັ້ນຄົງ.
ຄຸນະພາບລາຄາ	5,0	ບໍລິການຟຣີ ໂດຍບໍ່ມີລະດັບການຈ່າຍເງິນ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາຫຼຸດຜ່ອນເວລາທົບທວນຄືນ

ທີມງານທີ່ປຶກສາດ້ານສຸຂະພາບຢູ່ໃນ Bogota ຕ້ອງການແຜນທີ່ຫຼັກຖານກ່ຽວກັບການປິ່ນປົວແບບດິຈິຕອນ. ຂອບກົດລະບຽບ Semantic Scholar ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສ້າງຫ້ອງສະຫມຸດຫົວຂໍ້, ເປີດໃຊ້ Feeds ການຄົ້ນຄວ້າ, ແລະນໍາໃຊ້ TLDR ເພື່ອກັ່ນຕອງຫຼາຍກວ່າ 300 ບົດຄວາມລົງມາເປັນ 40 ບົດຄວາມທີ່ສໍາຄັນ.ບົດ​ລາຍ​ງານ​ດັ່ງກ່າວ​ໄດ້​ຖືກ​ເປີດ​ເຜີຍ​ໃນ​ສອງ​ມື້, ​ໂດຍ​ໄດ້​ຫຼຸດ​ເວລາ​ກວດກາ​ລົງ​ເກືອບ 60%.

ປະເພດຂອງການປະຫຍັດນີ້ແມ່ນໄດ້ຖືກອະທິບາຍໂດຍການລວມກັນຂອງການຄົ້ນພົບ semantic ແລະການອ່ານບໍລິບົດ. ເມື່ອຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມການອ້າງອິງແມ່ນສໍາຄັນ, ບັດຜູ້ອ່ານແລະສົ່ງອອກໄປຫາຜູ້ຈັດການບັນນານຸກົມ ພວກເຂົາເຈົ້າເຮັດໃຫ້ຂະບວນການກວດສອບແລະການລາຍງານຂັ້ນສຸດທ້າຍງ່າຍຂຶ້ນ.

ການປຽບທຽບໄວກັບທາງເລືອກ

ມີວິທີແກ້ໄຂເພີ່ມເຕີມທີ່ກວມເອົາຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວົງຈອນການອ່ານແລະການວິເຄາະ. ຕາຕະລາງສະຫຼຸບຄວາມແຕກຕ່າງໃນວິທີການ, ຫນ້າທີ່, ແລະລະດັບການເຊື່ອມໂຍງ ໃນບັນດາທາງເລືອກທີ່ນິຍົມ.

ຮູບລັກສະນະ	Semantic Scholar	ວິຊາການ	ResearchRabbit
ສຸມໃສ່	ເຄື່ອງຈັກຄົ້ນຫາທາງວິຊາການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເພື່ອຄົ້ນພົບບົດຄວາມ, ຜູ້ຂຽນ, ແລະຫົວຂໍ້.	ສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດ ແລະບັດການໂຕ້ຕອບສໍາລັບການອ່ານປະສິດທິພາບ.	ການ​ກວດ​ກາ​ສາຍ​ຕາ​ ໂດຍຜ່ານແຜນທີ່ການອ້າງອິງແລະການຮ່ວມມືຜູ້ຂຽນ.
ຟັງຊັນ AI	TLDR ແລະຕົວອ່ານບໍລິບົດຄຳແນະນຳການປັບຕົວ.	ການສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ ແລະການເນັ້ນຂໍ້ເທັດຈິງແລະການອ້າງອີງ.	ຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ ແລະວິວັດທະນາການຊົ່ວຄາວຂອງຫົວຂໍ້.
ການປະສົມປະສານ	ສົ່ງອອກ BibTeX/RISAPI ສາທາລະນະສໍາລັບກາຟແລະການຄົ້ນຫາ.	ສົ່ງອອກໄປຍັງ Word/Excel/Markdown/PPT; ຄູ່ມືສໍາລັບ Zotero / Mendeley / EndNote.	ບັນຊີລາຍຊື່ນໍາເຂົ້າ / ສົ່ງອອກ ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ກັບຜູ້ຈັດການບັນນານຸກົມ.
ເໝາະ ສຳ ລັບ	ກັ່ນຕອງວັນນະຄະດີຢ່າງໄວວາ, ອ່ານກັບບໍລິບົດແລະແຕ້ມວົງຢືມ.	ປ່ຽນ PDFs ເປັນບົດສະຫຼຸບທີ່ສາມາດໃຊ້ຄືນໄດ້ ແລະອຸປະກອນການສຶກສາ.	ສຳຫຼວດຊ່ອງຂໍ້ມູນຕາມຄວາມສຳພັນ ແລະທ່າອ່ຽງທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ.

ການກັ່ນຕອງແລະ tricks ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງທັງຫມົດ

ບໍ່ແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງແມ່ນ AI; ການກັ່ນຕອງທີ່ໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການລົບກວນ. ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ຈໍາ​ກັດ​ໂດຍ​ການ​ເປັນ​ຜູ້​ຂຽນ​ຮ່ວມ​, ມີ PDF​, ພື້ນ​ທີ່​ຂອງ​ຄວາມ​ຮູ້​, ຫຼື​ປະ​ເພດ​ການ​ພິມ​ເຜີຍ​ແຜ່ ເພື່ອສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການແທ້ໆ. ການແບ່ງສ່ວນນີ້, ສົມທົບກັບ TLDR, ເລັ່ງການອ່ານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຖ້າທ່ານພົບບົດຄວາມທີ່ບໍ່ມີ PDF ທີ່ມີຢູ່, ໃນການຕັ້ງຄ່າມະຫາວິທະຍາໄລ, ມັນມັກຈະເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະຕິດຕໍ່ບໍລິການຫ້ອງສະຫມຸດ. ເພື່ອຮ້ອງຂໍຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບບ່ອນແລະວິທີການທີ່ຈະໄດ້ຮັບຂໍ້ຄວາມເຕັມໂດຍຜ່ານການສະຫມັກຫຼືເງິນກູ້ຢືມ.

ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດດ້ວຍການອ້າງອີງແລະ S2CID

ເມື່ອກະກຽມບົດລາຍງານຫຼືເອກະສານດ້ານວິຊາການ, ຄວນຮັກສາກະທູ້ຂອງເອກະສານອ້າງອີງ. ຕົວລະບຸ S2CID ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການອ້າງອີງ, ແຫຼ່ງອ້າງອີງຂ້າມຜ່ານ ແລະກວດສອບການຕິດຕໍ່. ລະຫວ່າງຖານຂໍ້ມູນແລະຜູ້ຈັດການບັນນານຸກົມ, ຫຼີກເວັ້ນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນເນື່ອງຈາກຫົວຂໍ້ທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ເມື່ອໃຊ້ເຄື່ອງອ່ານຂະຫຍາຍ, ບັດບໍລິບົດຂອງ quote ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງໄວວາວິທີການສະຫນັບສະຫນູນການໂຕ້ຖຽງ. ໃນວຽກງານທີ່ອ້າງອີງ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍໃນການທົບທວນຄືນໄວຫຼືການນໍາສະເຫນີພາຍໃນ.

ຄຳ ຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບ SMEs ແລະທີມງານຂະຫນາດນ້ອຍ? ແມ່ນແລ້ວ. ການປະສົມປະສານຂອງການຄົ້ນຫາແບບ semantic, TLDR, ແລະ context reader ມັນປັບປຸງຂະບວນການທົບທວນແລະຮັກສາການຕິດຕາມການນັດພົບ. ໂດຍບໍ່ມີການລົງທຶນໃນການແກ້ໄຂລາຄາແພງ.

ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນແອສປາໂຍນບໍ? ສ່ວນໜຶ່ງ. ມັນສາມາດດັດສະນີວັນນະຄະດີໃນພາສາຕ່າງໆ, ແຕ່ ຄວາມ​ຖືກ​ຕ້ອງ​ຂອງ​ການ​ສະ​ຫຼຸບ​ແລະ​ການ​ຈັດ​ປະ​ເພດ​ເຮັດ​ໄດ້​ດີກ​ວ່າ​ກັບ​ບົດ​ຄວາມ​ໃນ​ພາ​ສາ​ອັງ​ກິດ​..

ມີແອັບຯມືຖືບໍ? ບໍ່. ມັນຖືກເຂົ້າເຖິງຜ່ານຕົວທ່ອງເວັບມືຖື; ປະສົບການຜູ້ອ່ານ ແລະຫ້ອງສະໝຸດທີ່ລຽບງ່າຍທີ່ສຸດແມ່ນຢູ່ໃນເດັສທັອບ.

ມັນມີ API ບໍ? Yes. API REST ຟຣີກັບຈຸດສິ້ນສຸດການຊອກຫາ, ຜູ້ຂຽນ, ການອ້າງອີງ, ແລະຊຸດຂໍ້ມູນ ຂອງກາຟທາງວິຊາການ; ທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການອັດຕະໂນມັດແສງສະຫວ່າງ.

ໃຜດໍາເນີນການບໍລິການ? ສະຖາບັນ Allen ສໍາລັບ AI (AI2), ສະຖາບັນຄົ້ນຄ້ວາທີ່ສ້າງໂດຍ Paul Allen ແລະສຸມໃສ່ AI ເພື່ອຜົນປະໂຫຍດທົ່ວໄປ.

ຊອກຫາຢູ່ໃນຮູບທັງຫມົດ, ເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມກັບເວລາທີ່ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງກັ່ນຕອງວັນນະຄະດີຢ່າງສະຫຼາດ, ອ່ານກັບສະພາບການ, ແລະເກັບຮັກສາເອກະສານອ້າງອີງໂດຍບໍ່ມີການ hassle ໃດ. ບໍ່ເສຍຄ່າ, ດ້ວຍ AI ທີ່ໃຊ້ໄດ້ດີ ແລະສັນຍານການອ້າງອີງທີ່ມີຄຸນນະພາບມັນໄດ້ຮັບສະຖານທີ່ໃນບັນດາແຫຼ່ງເປີດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການເຮັດວຽກກັບເອກະສານໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍເວລາໃນວຽກງານກົນຈັກ.