Semantic Scholar အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ၎င်းသည် အကောင်းဆုံး အခမဲ့ စာရွက်ဒေတာဘေ့စ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

¿Semantic Scholar က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။ ယူရိုငွေမပေးဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချရသော သိပ္ပံစာပေများကို ရှာဖွေခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် မှော်ဆန်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ မှန်ကန်သောကိရိယာများကို မှန်ကန်စွာအသုံးပြုခြင်းကိစ္စဖြစ်သည်။ Allen Institute for AI မှ စွမ်းဆောင်ထားသည့် Semantic Scholar သည် AI နှင့် အလွန်ကြီးမားသော ပညာရေးဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သို့မှသာ ပညာရှင်များ၊ SMEs နှင့် သုတေသီများသည် သက်ဆိုင်ရာ ဆောင်းပါးများကို စာပေပင်လယ်ထဲတွင် မပျောက်ပျက်ဘဲ ရှာဖွေဖတ်ရှု နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဂန္တဝင်ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်တစ်ခုထက်မက၊ ၎င်းသည် သော့ချက်စာလုံးများသာမက အကြောင်းအရာ၏အဓိပ္ပာယ်ကို ဦးစားပေးသည်။ စာကြောင်းတစ်ကြောင်းအကျဉ်းချုပ်များ (TLDRs)၊ ကြွယ်ဝသောစာဖတ်ခြင်း နှင့် အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော အကြောင်းအရာများဖြင့် ကိုးကားမှုမက်ထရစ်များ ၎င်းတို့သည် သင့်အား နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းဖတ်ရှုရမည့်အရာအား လျင်မြန်စွာဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် အစီရင်ခံစာများ၊ အဆိုပြုချက်များ သို့မဟုတ် နည်းပညာဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများတွင် လေ့လာမှုတစ်ခုစီ၏အရည်အသွေးကို မည်သို့တရားမျှတအောင်ပြုလုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။

Semantic Scholar ဆိုတာ ဘာလဲ၊ နောက်ကွယ်မှာ ဘယ်သူရှိလဲ။

Semantic Scholar သည် သိပ္ပံနည်းကျစာဖတ်ခြင်းအတွက် ဉာဏ်ရည်တုကို ထည့်သွင်းပေးသည့် အခမဲ့ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Paul Allen တည်ထောင်သည့် အကျိုးအမြတ်မယူသောအဖွဲ့အစည်းဖြစ်သည့် Allen Institute for AI (AI2) တွင် 2015 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။သက်ဆိုင်ရာ သုတေသနကို ရှာဖွေနားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးခြင်းဖြင့် သိပ္ပံဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် မစ်ရှင်နှင့်အတူ၊

ပရောဂျက်သည် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ကြီးထွားလာသည်။ 2017 ခုနှစ်တွင် ဇီဝဆေးပညာ စာပေများကို ထည့်သွင်းပြီး 2018 ခုနှစ်တွင် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ ဆောင်းပါးပေါင်း သန်း 40 ကျော်၊Microsoft Academic records ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် စာရွက်စာတမ်းပေါင်း 173 သန်းကျော်ဖြင့် corpus သည် 2019 ခုနှစ်တွင် ခုန်တက်သွားသည်။ 2020 ခုနှစ်တွင် ၎င်းသည် လစဉ်အသုံးပြုသူ ခုနစ်သန်းအထိရောက်ရှိခဲ့ပြီး ပညာရေးအသိုင်းအဝိုင်းတွင် မွေးစားခြင်း၏ ရှင်းလင်းသောညွှန်ပြချက်ဖြစ်သည်။

အသုံးပြုခွင့်သည် လွယ်ကူပြီး အခမဲ့ဖြစ်သည်။ သင်သည် သင်၏ Google အကောင့်ဖြင့် မှတ်ပုံတင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်မှတဆင့် မှတ်ပုံတင်နိုင်ပြီး စာကြည့်တိုက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်း၊ စာရေးဆရာများကို လိုက်နာခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်များကို အသက်သွင်းခြင်းတို့ စတင်နိုင်ပါသည်။ထို့အပြင်၊ အညွှန်းတပ်ထားသော ဆောင်းပါးတစ်ခုစီသည် ခြေရာခံနိုင်မှုနှင့် အပြန်အလှန်ကိုးကားမှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် Semantic Scholar Corpus ID (S2CID) ကို ရရှိသည်။

၎င်း၏ဖော်ပြထားသော ရည်မှန်းချက်မှာ သတင်းအချက်အလက် ဝန်ပိုနေခြင်းကို သက်သာစေရန်ဖြစ်သည်- ဆောင်းပါးပေါင်း သန်းပေါင်းများစွာကို နှစ်စဉ် ဂျာနယ်ပေါင်း သောင်းနှင့်ချီပြီး ဖြန့်ဝေလျက်ရှိပါသည်။ပြီးတော့ အရာအားလုံးကို ဖတ်ဖို့ဆိုတာ မဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ ထို့ကြောင့် ပလပ်ဖောင်းသည် သက်ဆိုင်ရာအရာများကို ဦးစားပေးပြီး အလုပ်များ၊ စာရေးဆရာများနှင့် နယ်ပယ်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများကို ပြသသည်။

အစရှိတဲ့ အခြားသော အညွှန်းကိန်းတွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပါ။ Google Scholar Labs သို့မဟုတ် PubMed၊ Semantic Scholar သည် သြဇာရှိသောအရာကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး စာတမ်းများကြား ဆက်ဆံရေးကို ပြသခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ရိုးရှင်းသော ကိန်းဂဏာန်းများရေတွက်ခြင်းထက် ကျော်လွန်သွားသော အခေါ်အဝေါ်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှင့် ကြွယ်ဝသော ကိုးကားအချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်း။

ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ- ဆောင်းပါးများကိုနားလည်ရန်နှင့် အရေးကြီးသောအရာကို ဦးစားပေးရန် AI

နည်းပညာအခြေခံအုတ်မြစ်သည် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုစီနှင့် အချက်အလတ်ရရှိရန် AI ပညာရပ်များစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သဘာဝဘာသာစကားပုံစံတည်ဆောက်ခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်တို့ အတူတကွလုပ်ဆောင်သည်။ သိပ္ပံနည်းကျစာတိုများတွင် အဓိကသဘောတရားများ၊ အကြောင်းအရာများ၊ ကိန်းဂဏန်းများနှင့် ဒြပ်စင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်။

၎င်း၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်တစ်ခုမှာ TLDR၊ စိတ္တဇသဘောသဘာဝ၏ အလိုအလျောက် “စာကြောင်းတစ်ကြောင်း” အကျဉ်းချုပ် ဆောင်းပါး၏ ဗဟိုအကြံအစည်ကို ဖမ်းယူထားသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ရလဒ်ရာပေါင်းများစွာကို အထူးသဖြင့် မိုဘိုင်းတွင် သို့မဟုတ် အမြန်ပြန်လည်သုံးသပ်နေချိန်တွင် ရလဒ်များကို ကိုင်တွယ်သည့်အခါ စစ်ဆေးချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။

ပလပ်ဖောင်းတွင် အဆင့်မြှင့်တင်ထားသော စာဖတ်သူလည်း ပါဝင်ပါသည်။ Semantic Reader သည် စကားစပ်ကိုးကားကတ်များ၊ မီးမောင်းထိုးပြထားသော ကဏ္ဍများနှင့် လမ်းညွှန်မှုလမ်းကြောင်းများဖြင့် စာဖတ်ခြင်းကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။အဆက်မပြတ်ခုန်ခြင်း သို့မဟုတ် နောက်ထပ်လူကိုယ်တိုင်ရှာဖွေခြင်းမရှိဘဲ ပံ့ပိုးမှုများနှင့် ကိုးကားချက်များကို နားလည်နိုင်စေရန်။

စိတ်ကြိုက်အကြံပြုချက်များသည် တိုက်ဆိုင်မှုလည်းမဟုတ်ပါ။ Research Feeds သည် သင်၏စာဖတ်ခြင်းအလေ့အထနှင့် အကြောင်းအရာများ၊ စာရေးဆရာများနှင့် ကိုးကားချက်များကြားရှိ ဝေါဟာရဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုများမှ သင်ယူသည်။ သင့်အလုပ်နှင့်ကိုက်ညီသည့် အကြောင်းအရာအသစ်များကို ဦးစားပေး၍ သင့်အား ကမ်းလှမ်းရန်၊

ဦးခေါင်းအောက်တွင်၊ "ထောက်လှမ်းရေး" သည် vector ကိုယ်စားပြုမှုများနှင့်ငုပ်လျှိုးနေသောဆက်ဆံရေးများတွင်တည်ရှိသည်။ မြှုပ်နှံမှုများနှင့် ကိုးကားချက်အချက်ပြမှုများသည် စာရွက်များ၊ ပူးတွဲရေးသားမှုများနှင့် အကြောင်းအရာအလိုက် ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်များကြား ချိတ်ဆက်မှုများကို ရှာဖွေရန် ကူညီပေးသည်ရှာဖွေမှုရလဒ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော အကြံပြုချက်များကို ကျွေးမွေးခြင်း။

အရည်အသွေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများဖြင့် ကိုးကားမှု မက်ထရစ်များ

ရက်စွဲအရေအတွက်က အရေးကြီးပေမယ့် ဘယ်လိုနေရာနဲ့ ဇာတ်လမ်းကို ပေါင်းထည့်မလဲ။ ရလဒ်ကတ်များ၊ ကိုးကားမှုအရေအတွက်သည် အများအားဖြင့် ဘယ်ဘက်အောက်ခြေထောင့်တွင် ပေါ်လာပြီး ၎င်းအပေါ် မောက်စ်ကို ဖြန့်ကာ နှစ်အလိုက် ဖြန့်ဖြူးမှုကို ပြသသည်။နှိပ်စရာမလိုဘဲ။ ဤနည်းဖြင့် ထုတ်ဝေမှုတစ်ခုသည် သိပ္ပံနည်းကျ စကားဝိုင်းတွင် အသက်ဝင်နေသေးသလား သို့မဟုတ် သတ်သတ်မှတ်မှတ်ကာလတစ်ခုအတွင်း ၎င်း၏သက်ရောက်မှုကို စုစည်းထားခြင်းရှိမရှိ တစ်ချက်တည်းဖြင့် အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။

ဇယားကွက်ရှိ ဘားတစ်ခုစီတွင် ကာဆာကို ချထားပါက၊ သတ်မှတ်ထားသောနှစ်အတွက် ချိန်းဆိုမှုပမာဏကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ဤအသေးစိတ်အသေးစိတ်အချက်မှာ အရည်အသွေးပြည့်မီသောပုံပြင်ပြောခြင်းအတွက် ရွှေဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်သည် ယနေ့ကိုးကားချက်များကို ဆက်လက်လက်ခံနေချိန်၊ ၎င်းတို့၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုသည် သက်ဆိုင်နေသေးကြောင်း ဒေတာဖြင့် ငြင်းခုံနိုင်ပါသည်။ အသိုင်းအဝိုင်းထဲမှာ။

ဆောင်းပါးစာမျက်နှာကို ဝင်လိုက်သောအခါတွင်၊ အရာများသည် ပို၍ပင် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းလာသည်။ စိတ္တဇနှင့် လင့်ခ်များအပြင်၊ ၎င်းကို ကိုးကားဖော်ပြသည့် လက်ရာများစာရင်းနှင့် ညာဘက်အပေါ်ပိုင်းရှိ သြဇာကြီးမားသောကိုးကားချက်များကဲ့သို့သော အချက်အလက်များကို သန့်စင်ထားသည်။ဆိုလိုသည်မှာ ကိုးကားချက်များသည် စာတမ်းအတွင်း သိသာထင်ရှားသော သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် ကိုးကားချက်များဖြစ်သည်။

ဒီလိုပဲ မြင်နိုင်စေတယ်။ ကိုးကားခြင်းလုပ်ငန်း၏ မည်သည့်အပိုင်းများတွင် ရည်ညွှန်းချက်ပေါ်လာသည် (ဥပမာ၊ နောက်ခံ သို့မဟုတ် နည်းလမ်းများ)ဤအရည်အသွေးရှိသော သဲလွန်စသည် သန့်စင်သောရေတွက်မှုကို ဖြည့်စွမ်းပေးပြီး ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်သည် သီအိုရီဘောင်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ နည်းစနစ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်းကို အသိပေးခြင်း သို့မဟုတ် tangential အကိုးအကားအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းရှိမရှိ ရှင်းပြရန် ကူညီပေးသည်။

ခြုံကြည့်သော်, ပမာဏနှင့် အကြောင်းအရာ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် သက်သေအထောက်အထားအတွက် ခိုင်မာသော အခြေခံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ကိုးကားချက်ကို ခြေရာခံနိုင်မှုမှာ လိုအပ်ချက်တစ်ခုရှိသောအခါ၊ အတွင်းစစ်ဆေးမှု၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ အဆိုပြုချက်များ သို့မဟုတ် လုံ့လဝီရိယရှိမှု အစီရင်ခံစာများတွင်၊

သင့်သုံးသပ်ချက်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များ

တန်ဖိုးအဆိုပြုချက်ကို လျင်မြန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် စာဖတ်ခြင်းတိုးတက်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အသုံးဝင်မှုအစုအဝေးတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ ဒါတွေက နေ့စဥ်အချိန်ကို အများဆုံးသက်သာစေတဲ့ စွမ်းရည်တွေပါ။:

• AI စနစ်သုံး ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ရှာဖွေမှု ၎င်းသည် ဝေါဟာရဆက်စပ်မှုကို ဦးစားပေးပြီး အဓိကပံ့ပိုးမှုများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။
• ဝါကျတစ်ခု၏ TLDR အာရုံစိုက်ရမည့်အရာကို စစ်ထုတ်ရန် ရလဒ်များတွင်။
• Semantic Reader ပိုမိုကောင်းမွန်သောစာဖတ်ခြင်း၊ အကြောင်းအရာကတ်များနှင့် အသားပေးဖော်ပြသည့်အပိုင်းများနှင့်အတူ။
• သုတေသနစာတမ်းများ အကြံပြုချက်များနှင့်အတူ သင့်စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသည်။
• ကျမ်းကိုးစာရင်းနှင့် တင်ပို့မှု BibTeX/RIS၊ Zotero၊ Mendeley နှင့် EndNote တို့နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည်။
• အများသူငှာ API ပညာရပ်ဆိုင်ရာဂရပ် (စာရေးဆရာများ၊ ကိုးကားချက်များ၊ နေရာများ) နှင့် open datasets တို့ကို တိုင်ပင်ရန်။

အသင်းငယ်များ သို့မဟုတ် SME လုပ်ငန်းများတွင် လုပ်ကိုင်ပါက၊ TLDR၊ ဆက်စပ်ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ကောင်းမွန်သောကိုးကားတင်ပို့မှုများ ပေါင်းစပ်မှု ၎င်းသည် သင့်အား ရှုပ်ထွေးသောစီးပွားရေးပေါင်းစပ်မှုများမလိုအပ်ဘဲ သင့်လုပ်ငန်းအသွားအလာကို စနစ်တကျနှင့် ခြေရာခံနိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

AI အသေးစိတ်- အနှစ်ချုပ်မှ အပြင်အဆင်များကြား ဆက်ဆံရေးအထိ

စမတ်ကျသောအင်္ဂါရပ်များသည် "မှန်ကန်သော" ရှာဖွေမှုတွင် အကန့်အသတ်မရှိပါ။ ပလပ်ဖောင်းသည် အလိုအလျောက် TLDRs များကိုထုတ်ပေးပြီး အကြောင်းအရာနှင့် ဖတ်ရှုခြင်းကို ကြွယ်ဝစေပြီး သဘောတရားများကြားရှိ လင့်ခ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် အကြံပြုချက်နည်းပညာများကို ကျေးဇူးတင်ပါသည်။

အထူးသဖြင့် TLDR များသည် စာတမ်းတစ်ခုသည် သင့်ဘာသာရပ်စာကြည့်တိုက်တွင် နေရာတစ်ခုနှင့်ထိုက်တန်သည်ရှိမရှိကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးသည်။တိုးမြှင့်ထားသောစာဖတ်သူသည် သင့်အား အကိုးအကားများဖြတ်ကျော်ခြင်းမှ ကယ်တင်သည်။ နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော အကြံပြုချက်များသည် သင်မသိသေးသော စာရေးဆရာများနှင့် စာကြောင်းများကို ဖော်ပြသည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် သင့်စိတ်ဝင်စားမှုနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။

ဒါတွေအားလုံးက ဖြစ်နိုင်တာမို့ပါ။ AI သည် ကိုးကားချက်များကို အညွှန်းပေးရုံသာမက စာသားအပြည့်အစုံနှင့် အမြင်ပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကိုပါ “နားလည်” ပေးပါသည်။ (ကိန်းဂဏန်းများ သို့မဟုတ် ဇယားများ)၊ သမားရိုးကျသော့ချက်စာလုံးရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ထက် အလုပ်တစ်ခုစီ၏ အမှန်တကယ်ပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သောအချက်ပြမှုများကို ရရှိခြင်း။

အလွန်သိပ်သည်းသော နယ်ပယ်များနှင့် ဆက်ဆံသောအခါတွင် ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အထူးသိသာသည်။ အပြင်အဆင်များ၊ စာရေးဆရာများနှင့် နေရာများကြားတွင် မြှုပ်နှံထားခြင်းဖြင့် တွေ့ရှိသော ဆက်ဆံရေးများ ၎င်းတို့သည် သိပ္ပံနည်းကျဧရိယာတစ်ခု၏ မြေပုံဆွဲခြင်းကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် အစားထိုးရှာဖွေရေးလမ်းကြောင်းများကို ပေးဆောင်သည်။

ပေါင်းစည်းခြင်း၊ တင်ပို့ခြင်းနှင့် API များ

လက်တွေ့ကျသောအားဖြင့်၊ Semantic Scholar သည် သင်နှစ်သက်သော ကျမ်းကိုးစာရင်းမန်နေဂျာနှင့် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်သည်။ သင်သည် BibTeX သို့မဟုတ် RIS တွင် ကိုးကားချက်များကို ထုတ်ယူနိုင်ပြီး Zotero၊ Mendeley သို့မဟုတ် EndNote ဖြင့် အလုပ်အသွားအလာကို ထိန်းသိမ်းနိုင်သည်။ ချောမွေ့သော။ တိကျသော နမူနာပုံစံများ သို့မဟုတ် ကိုးကားမှုပုံစံများဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါက၊ တင်ပို့ခြင်းသည် ညီညွတ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် လွယ်ကူစေသည်။

နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ပေါင်းစပ်မှုများ ပိုမိုပြုလုပ်ရန်၊ ရှာဖွေမှု၊ စာရေးဆရာများ၊ ကိုးကားချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများအတွက် အဆုံးမှတ်များပါရှိသော အခမဲ့ REST API တစ်ခုရှိသည်။ (ဥပမာ Semantic Scholar Academic Graph )။ ဖော်ပြထားသည့်အခြေအနေများအောက်တွင်၊ လျှို့ဝှက်သော့သည် ပေါ့ပါးသော အလိုအလျောက်စနစ်များ သို့မဟုတ် ရှေ့ပြေးပုံစံများအတွက် လုံလောက်သော 1 RPS နှုန်းကန့်သတ်ချက်ရှိသည်။

ဟုတ်တယ်၊ ၎င်းသည် CRMs သို့မဟုတ် အခြားစီးပွားရေးစနစ်များသို့ တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှုများကို မပေးပါ။သင်သည် ကော်ပိုရိတ်ပိုက်လိုင်းတစ်ခု လိုအပ်ပါက၊ API နှင့် သင့်အတွင်းပိုင်းဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်ပေါင်းစပ်မှုများ ပြုလုပ်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်နာမှု

အသုံးပြုသူအကောင့်များနှင့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို Allen Institute for AI မှ ကိုင်တွယ်သည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာမူဝါဒသည် ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုမှုကို ရှင်းပြသည်။သုတေသနနှင့် မော်ဒယ်တိုးတက်မှုအတွက် အချို့သော အများသူငှာ အကြောင်းအရာများကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူအချက်အလက်ကို လက်ရှိမူဝါဒနှင့်အညီ ဆက်ဆံပါသည်။

လုံခြုံရေးအရ၊ AI2 သည် ဆက်သွယ်ရေးများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် TLS နှင့် HTTPS ကဲ့သို့သော စံတိုင်းတာမှုများကို ကြေညာသည်။ရည်ညွှန်းထားသော စာရွက်စာတမ်းများတွင် သီးခြား ISO သို့မဟုတ် SOC အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များကို မဖော်ပြထားသောကြောင့် ကော်ပိုရိတ်ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အတွင်းစည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများနှင့် လိုအပ်ချက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် အကြံပြုလိုပါသည်။

ဘာသာစကားများ၊ ပံ့ပိုးမှုနှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ

အင်တာဖေ့စ်နှင့် စာရွက်စာတမ်းအများစုကို အင်္ဂလိပ်ဘာသာသို့ ဦးတည်ထားသည်။ ၎င်းသည် အခြားဘာသာစကားများဖြင့် ညွှန်းနိုင်သော်လည်း abstracts နှင့် classification ၏တိကျမှုသည် အင်္ဂလိပ်ဘာသာတွင် သာလွန်သည်။စပိန်ဘာသာစကားတွင် တရားဝင်ပံ့ပိုးမှု မရှိပါ။ ပုံမှန်အကူအညီချန်နယ်များသည် ပံ့ပိုးကူညီမှုစင်တာ၊ မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများနှင့် ပညာရေးအသိုင်းအဝိုင်းဖြစ်သည်။

ဒီဇိုင်းပိုင်း၊ အင်တာဖေ့စ်သည် ရိုးရှင်းသော၊ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ပုံစံ၊ ရှင်းလင်းသော စစ်ထုတ်မှုများနှင့် ကောင်းမွန်စွာဖွဲ့စည်းထားသော ဆောင်းပါးစာမျက်နှာများပါရှိသည်။မလိုအပ်သော ကလစ်များကို လျှော့ချပေးသည့် TLDR၊ တိုးမြှင့်ထားသော စာဖတ်သူနှင့် ကိုးကားချက်နှင့် ထုတ်ယူမှု ရွေးချယ်စရာများကို သင်သည် တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်နိုင်သည်။

မိုဘိုင်းအသုံးပြုခွင့်

တရားဝင် မူရင်းမိုဘိုင်းအက်ပ် မရှိပါ။ ဝဘ်ဆိုက်သည် မိုဘိုင်းဘရောက်ဆာများတွင် ကောင်းမွန်စွာ တုံ့ပြန်သော်လည်း အပြည့်အဝ တိုးမြှင့်ထားသော စာဖတ်သူအတွေ့အကြုံနှင့် စာကြည့်တိုက်စီမံခန့်ခွဲမှုသည် ဒက်စ်တော့တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။သင်သည် စက်ပစ္စည်းများအကြား ရွှေ့ပါက၊ သင်၏ကွန်ပြူတာတွင် သင်၏ နက်နဲသော စာဖတ်ခြင်းကို စီစဉ်ရန် အကြံကောင်း ဖြစ်၏။

စျေးနှုန်းများနှင့်အစီအစဉ်များ

ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုလုံး အခမဲ့ဖြစ်ပြီး အခပေးအစီအစဉ်များ မရှိပါ။ အများသူငှာ API သည် နှုန်းထားတစ်ခုဖြင့်လည်း အခမဲ့ဖြစ်သည်။ တာဝန်သိစွာ သုံးစွဲခြင်းနှင့်အညီ။ ဘတ်ဂျက်ကြပ်တည်းသောအသင်းများအတွက်၊ ၎င်းသည် အလားတူလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော အခပေးဖြေရှင်းနည်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကွာခြားချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အမျိုးအစားအလိုက် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း။

ကိရိယာ၏ နယ်ပယ်အသီးသီးသည် လုပ်ငန်းပေါင်းစည်းမှုနှင့် ဘာသာစကားမျိုးစုံ ပံ့ပိုးမှုတွင် တိုးတက်မှုအတွက် သိသိသာသာ အဆင့်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤသုံးသပ်ချက်သည် အောက်ပါပျမ်းမျှရမှတ်ကို သတ်မှတ်ပေးသည်- 5 တွင် 3,4 ဖြစ်သည်။အရည်အသွေး/စျေးနှုန်း အချိုးအစားနှင့် AI-စွမ်းအင်သုံး ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု- အတိုင်ပင်ခံကုမ္ပဏီသည် ပြန်လည်သုံးသပ်ချိန်များကို လျှော့ချပေးသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကုထုံးများဆိုင်ရာ အထောက်အထားများကို မြေပုံဆွဲရန် Bogotá အခြေစိုက် ကျန်းမာရေးအတိုင်ပင်ခံအဖွဲ့ လိုအပ်ပါသည်။ con semantic ပညာရှင် ၎င်းတို့သည် အကြောင်းအရာအလိုက် စာကြည့်တိုက်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး သုတေသန ဖိဒ်များကို အသက်သွင်းကာ ဆောင်းပါး ၃၀၀ ကျော်ကို အဓိက ၄၀ ခုအထိ စစ်ထုတ်ရန် TLDR ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။အစီရင်ခံစာကို နှစ်ရက်အတွင်း ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး ပြန်လည်သုံးသပ်ချိန်ကို ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းနီးပါး လျှော့ချခဲ့သည်။

ဤသိမ်းဆည်းမှုအမျိုးအစားကို ဝေါဟာရရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ဆက်စပ်ဖတ်ရှုခြင်းပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ရှင်းပြသည်။ ကိုးကားချက်ကို ခြေရာခံနိုင်မှုသည် အရေးကြီးသောအခါ၊ စာဖတ်သူကတ်များနှင့် ကျမ်းကိုးစာရင်းမန်နေဂျာများထံ တင်ပို့သည်။ ၎င်းတို့သည် အတည်ပြုခြင်းနှင့် နောက်ဆုံးအစီရင်ခံခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။

အခြားရွေးချယ်စရာများနှင့် အမြန်နှိုင်းယှဉ်ပါ။

စာဖတ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစက်ဝန်း၏ မတူညီသောလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် ဖြည့်စွက်ဖြေရှင်းချက် များရှိပါသည်။ ဇယားတွင် ချဉ်းကပ်ပုံ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များ နှင့် ပေါင်းစပ်မှုအဆင့်တွင် ကွဲပြားမှုများကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားသည်။ လူကြိုက်များသောရွေးချယ်မှုများအကြား။

ကွဲပြားမှုကို ဖြစ်စေသော စစ်ထုတ်မှုများနှင့် လှည့်ကွက်များ

အရာအားလုံးသည် AI မဟုတ်ပါ။ ကောင်းစွာအသုံးပြုထားသော filter များသည် ဆူညံသံများကို ရှောင်ရှားကြသည်။ ပူးတွဲရေးသားခွင့်၊ PDF ရရှိနိုင်မှု၊ အသိပညာဧရိယာ သို့မဟုတ် ထုတ်ဝေမှုအမျိုးအစားအလိုက် သင်ကန့်သတ်နိုင်သည်။ သင်အမှန်တကယ်လိုအပ်သောအရာကိုအာရုံစိုက်ရန်။ TLDR နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဤအပိုင်းခွဲသည် စာဖတ်ခြင်းကို သိသိသာသာ မြန်ဆန်စေသည်။

PDF မရနိုင်တဲ့ ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကို တွေ့ရင်၊ တက္ကသိုလ်ဆက်တင်များတွင် စာကြည့်တိုက်ဝန်ဆောင်မှုကို ဆက်သွယ်ရန် မကြာခဏ အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ စာရင်းသွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ချေးငွေများမှတစ်ဆင့် စာသားအပြည့်အစုံကို မည်သည့်နေရာနှင့် မည်သို့ရယူရမည်ကို လမ်းညွှန်ချက်တောင်းရန်။

ကိုးကားချက်များနှင့် S2CID နှင့်အတူ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ

အစီရင်ခံစာ သို့မဟုတ် နည်းပညာဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းကို ပြင်ဆင်သည့်အခါ၊ ကိုးကားချက်တွဲကို ထိန်းသိမ်းထားရန် အကြံပြုလိုပါသည်။ S2CID identifier သည် ကိုးကားရန်၊ ကူးယူကိုးကားသည့်ရင်းမြစ်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး စာပေးစာယူများကို အတည်ပြုစေသည်။ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ကျမ်းကိုးစာရင်း မန်နေဂျာများကြားတွင် ဆင်တူသော ခေါင်းစဉ်များကြောင့် မသေချာမရေရာမှုများကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။

ထို့အပြင် ချဲ့ထွင်ဖတ်သူကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ကိုးကားချက် ဆက်စပ်ကတ်များသည် အကြောင်းပြချက်ကို မည်ကဲ့သို့ ပံ့ပိုးသည်ကို လျင်မြန်စွာ ပြသသည်။ ကိုးကားထားသော အလုပ်များတွင်၊ အမြန်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အတွင်းပိုင်းတင်ပြချက်များတွင် အလွန်အသုံးဝင်သော အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။

မကြာခဏမေးမေးခွန်းများကို

SME နှင့် အသေးစားအသင်းများအတွက် အသုံးဝင်ပါသလား။ ဟုတ်ကဲ့။ ဝေါဟာရရှာဖွေမှု၊ TLDR နှင့် ဆက်စပ်ဖတ်ရှုသူ ပေါင်းစပ်မှု ၎င်းသည် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး ချိန်းဆိုမှုကို ခြေရာခံနိုင်မှုကို ထိန်းသိမ်းပေးသည်။ စျေးကြီးသောဖြေရှင်းချက်များတွင်မမြှုပ်နှံဘဲ။

စပိန်ဘာသာဖြင့် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်ပါသလား။ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း။ စာပေများကို ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးဖြင့် ညွှန်းနိုင်သော်လည်း၊ အကျဉ်းချုပ်နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၏ တိကျမှုသည် အင်္ဂလိပ်လို ဆောင်းပါးများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။.

မိုဘိုင်းအက်ပ်ရှိပါသလား။ နံပါတ်၊ ၎င်းကို မိုဘိုင်းဘရောက်ဆာမှတဆင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုသည်။ အချောမွေ့ဆုံးစာဖတ်သူနှင့် စာကြည့်တိုက်အတွေ့အကြုံသည် ဒက်စ်တော့ပေါ်တွင်ဖြစ်သည်။.

၎င်းတွင် API ရှိပါသလား။ ဟုတ်ပါတယ်။ ရှာဖွေမှုအဆုံးမှတ်များ၊ စာရေးဆရာများ၊ ကိုးကားချက်များနှင့် ဒေတာအတွဲများပါရှိသော အခမဲ့ REST API ပညာရေးဂရပ်များ၏ light automation အတွက် အသုံးဝင်ပါတယ်။

ဝန်ဆောင်မှုကို ဘယ်သူက လုပ်ဆောင်တာလဲ။ Allen Institute for AI (AI2)၊ Paul Allen ဖန်တီးထားတဲ့ သုတေသနအဖွဲ့အစည်း အများအကျိုးအတွက် AI ကို အာရုံစိုက်ထားပါတယ်။

ရုပ်ပုံတစ်ခုလုံးကို ကြည့်လိုက်လျှင် စာပေများကို ဉာဏ်ပညာရှိရှိ စစ်ထုတ်ရန်၊ အကြောင်းအရာဖြင့် ဖတ်ရှုပြီး ကိုးကားချက်များကို သိမ်းဆည်းထားရန် လိုအပ်သည့်အခါတွင် ကိရိယာသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သည်။ ကောင်းမွန်စွာအသုံးချထားသော AI နှင့် အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော ကိုးကားအချက်ပြမှုများဖြင့် အခမဲ့စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အလုပ်များကို အချိန်မဖြုန်းဘဲ စာရွက်များနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် အကောင်းဆုံးသော အရင်းအမြစ်များထဲမှ နေရာတစ်ခု ရရှိထားသည်။

ဆက်စပ်ဆောင်းပါး

Google Scholar Labs- ဤသည်မှာ AI စွမ်းအင်သုံး ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ရှာဖွေမှုအသစ်၏ အလုပ်လုပ်ပုံဖြစ်သည်။

ခရစ်ယာန် garcia

ငယ်ငယ်ကတည်းက နည်းပညာကို ဝါသနာပါတယ်။ ကျွန်တော်သည် ကဏ္ဍတွင် ခေတ်မီနေခြင်းနှင့် ဆက်သွယ်ပြောဆိုခြင်းကို နှစ်သက်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်သည် နည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းဝဘ်ဆိုဒ်များတွင် ဆက်သွယ်ရန် နှစ်ပေါင်းများစွာ အာရုံစိုက်လာခဲ့သည်။ Android၊ Windows၊ MacOS၊ iOS၊ Nintendo သို့မဟုတ် အခြားဆက်စပ်အကြောင်းအရာတစ်ခုခုကို ရေးနေသည့် ကျွန်ုပ်ကို သင်တွေ့နိုင်သည်။