Чӣ тавр Semantic Scholar кор мекунад ва чаро он яке аз беҳтарин пойгоҳҳои коғазии ройгон аст

¿Semantic Scholar чӣ гуна кор мекунад? Дарёфт кардани адабиёти боэътимоди илмӣ бе пардохти евро имконпазир аст ва ин ҷоду нест: гап дар бораи дуруст истифода бурдани асбобҳои дуруст аст. Олими семантикӣ, ки аз ҷониби Институти Аллен оид ба AI асос ёфтааст, AI ва шохиси бузурги академиро муттаҳид мекунад то мутахассисон, корхонаҳои хурду миёна ва муҳаққиқон битавонанд мақолаҳои дахлдорро бидуни гум шудан дар баҳри нашрияҳо пайдо кунанд, бихонанд ва бифаҳманд.

Ин на танҳо як муҳаррики ҷустуҷӯии классикӣ, на танҳо калимаҳои калидиро, балки ба маънои мундариҷа афзалият медиҳад. Ҷамъбасти якҷумла (TLDRs), хониши ғанӣ ва иқтибосҳо бо контексти сифатӣ Онҳо ба шумо кӯмак мекунанд, ки ба зудӣ муайян кунед, ки чиро амиқ хондан лозим аст ва чӣ гуна сифати ҳар як таҳқиқотро дар гузоришҳо, пешниҳодҳо ё мундариҷаи техникӣ асоснок кунед.

Олими семантикӣ чист ва дар паси он кист?

Semantic Scholar як системаи ҷустуҷӯии ройгони академӣ мебошад, ки зеҳни сунъиро ба хидмати хониши илмӣ мегузорад. Платформа соли 2015 дар доираи Институти Аллен барои AI (AI2), як ташкилоти ғайритиҷоратӣ, ки аз ҷониби Пол Аллен таъсис ёфтааст, таъсис дода шудааст., бо рисолати тезонидани прогресси илмй тавассути ёрй расондан дар ёфтан ва дарк кардани тадкикоти дахлдор.

Лоиҳа бо суръати баланд рушд кард. Пас аз ворид кардани адабиёти биотиббӣ дар соли 2017 ва зиёда аз 40 миллион мақолаҳо дар илмҳои компютерӣ ва биотиббӣ дар соли 2018Корпус дар соли 2019 тавассути ҳамгироии сабтҳои Microsoft Academic ҷаҳиш ба даст оварда, аз 173 миллион ҳуҷҷат гузашт. Дар соли 2020, он ба ҳафт миллион корбарони моҳона расид, ки нишондиҳандаи равшани қабул дар ҷомеаи илмӣ мебошад.

Дастрасӣ осон ва ройгон аст. Шумо метавонед бо ҳисоби Google ё тавассути профили институтсионалӣ сабти ном шуда, ба захира кардани китобхонаҳо, пайравӣ аз муаллифон ва фаъолсозии тавсияҳо шурӯъ кунед.Илова бар ин, ҳар як мақолаи индексатсияшуда як идентификатори беназири семантикии донишманди Corpus ID (S2CID) мегирад, ки пайгирӣ ва истинодҳои байниҳамдигариро осон мекунад.

Ҳадафи он коҳиш додани сарбории изофии иттилоот аст: Ҳар сол миллионҳо мақолаҳо нашр мешаванд, ки дар даҳҳо ҳазор маҷаллаҳо паҳн карда мешаванд.Ва хондани ҳама чиз ғайриимкон аст. Аз ин рӯ, платформа ба чизҳои мувофиқ афзалият медиҳад ва робитаи байни асарҳо, муаллифон ва соҳаҳоро нишон медиҳад.

Дар муқоиса бо дигар индексаторҳо, ба монанди Google Scholar Labs ё PubMed, Олими семантикӣ ба таъкид кардани он чизе, ки таъсирбахш аст ва нишон додани муносибатҳои байни ҳуҷҷатҳо тамаркуз мекунад., дорои таҳлили семантикӣ ва сигналҳои ғанишудаи иқтибос, ки берун аз ҳисоби оддии ададӣ мебошанд.

Ин чӣ гуна кор мекунад: AI барои фаҳмидани мақолаҳо ва афзалият додани чизҳои муҳим

Бунёди технологӣ якчанд фанҳои AI-ро муттаҳид мекунад, то бо ҳар як ҳуҷҷат рост ба нукта бирасем. Моделсозии забони табиӣ, омӯзиши мошинсозӣ ва биниши компютерӣ якҷоя кор мекунанд муайян кардани мафҳумҳо, воҳидҳо, рақамҳо ва унсурҳои асосии матнҳои илмӣ.

Яке аз хусусиятҳои муайянкунандаи он TLDR мебошад, хулосаи автоматии «якчумла»-и характери абстрактй ки идеяи марказии маколаро дарбар мегирад. Ин равиш вақти санҷишро ҳангоми коркарди садҳо натиҷаҳо, махсусан дар мобилӣ ё ҳангоми баррасии фаврӣ кам мекунад.

Платформа инчунин хонандаи мукаммалро дар бар мегирад. Reader семантикӣ хонишро бо кортҳои иқтибосҳои контекстӣ, бахшҳои таъкидшуда ва роҳҳои паймоиш такмил медиҳадто ки шумо метавонед саҳмҳо ва истинодҳоро бидуни ҷаҳиши доимӣ ё ҷустуҷӯҳои иловагии дастӣ фаҳмед.

Тавсияҳои инфиродӣ низ тасодуфӣ нестанд. Research Feeds аз одатҳои хониши шумо ва муносибатҳои семантикии байни мавзӯъҳо, муаллифон ва иқтибосҳо меомӯзад то ба шумо мундариҷаи нав ва мувофиқро пешниҳод кунад, то он чизеро, ки ба самти кори шумо мувофиқат мекунад, афзалият диҳад.

Дар зери сарпӯш, "разведка" дар намояндагиҳои векторӣ ва муносибатҳои ниҳонӣ ҷойгир аст. Ҷойгиркунӣ ва сигналҳои иқтибос барои муайян кардани робитаҳо байни мақолаҳо, ҳаммуаллифон ва таҳаввулоти мавзӯӣ кӯмак мекунандтаъом ҳам натиҷаҳои ҷустуҷӯ ва пешниҳодҳои мутобиқшавӣ.

Метрикҳои иқтибос бо контексти сифатӣ

Шумораи санаҳо муҳим аст, аммо чӣ гуна ва дар куҷо ба ҳикоя чизи зиёдеро илова мекунад. Дар кортҳои натиҷаҳо, Шумораи иқтибосҳо одатан дар кунҷи поёни чап пайдо мешавад ва ба болои он гузоштани муш тақсимотро аз рӯи сол нишон медиҳад.бе зарурати пахш кардан. Ҳамин тариқ, шумо метавонед дар як нигоҳ арзёбӣ кунед, ки оё нашрия дар сӯҳбати илмӣ фаъол аст ё таъсири он дар як давраи мушаххас мутамарказ шудааст.

Агар шумо курсорро дар болои ҳар як сатри диаграмма ҷойгир кунед, Шумо ҳаҷми таъинотро барои як соли муайян мегиредИн ҷузъиёти хурд барои ҳикояи босифат тилло аст: вақте ки мақола имрӯз иқтибосҳоро идома медиҳад, Шумо метавонед бо маълумот баҳс кунед, ки саҳми онҳо ҳанӯз ҳам муҳим аст дар чамъият.

Вақте ки шумо ба саҳифаи мақола ворид мешавед, чизҳо боз ҳам ҷолибтар мешаванд. Илова ба реферат ва истинодҳо, рӯйхати корҳое, ки ба он иқтибос оварда шудаанд, пайдо мешаванд ва дар майдони рости боло, маълумоти тозашуда ба монанди иқтибосҳои хеле таъсирбахш.Яъне, он иқтибосҳое, ки дар онҳо коғаз дар дохили ҳуҷҷати истинод таъсири назаррасе доштааст.

Ҳамин манзара ба шумо имкон медиҳад, ки бубинед Дар кадом бахшҳои кори иқтибос истинод пайдо мешавад (масалан, Замина ё Усулҳо)Ин калиди сифатӣ ҳисобҳои холисро пурра мекунад ва барои фаҳмидани он, ки оё мақола чаҳорчӯбаи назариявиро дастгирӣ мекунад, тарҳи методологиро огоҳ мекунад ё ҳамчун истинод ба тангенсиалӣ истифода мешавад, кӯмак мекунад.

Якҷоя Омезиши миқдор ва контекст барои асоснок кардани далелҳо заминаи устуворро ташкил медиҳад дар аудитҳои дохилӣ, пешниҳодҳои техникӣ ё ҳисоботи санҷиши зарурӣ, хусусан вақте ки пайгирии иқтибосҳо як талабот аст.

Хусусиятҳои асосӣ, ки баррасии шуморо суръат мебахшанд

Пешниҳоди арзишӣ дар маҷмӯи хидматҳо барои қабули қарорҳои зуд ва беҳтар кардани хондан пешбинӣ шудааст. Инҳо қобилиятҳое мебошанд, ки ҳар рӯз бештар вақтро сарфа мекунанд:

• Ҷустуҷӯи академӣ бо AI ки аҳамияти семантикиро бартарият медиҳад ва саҳми калидиро таъкид мекунад.
• TLDR аз ҷумла дар натиҷаҳо филтр кунед, ки ба чӣ диққат диҳед.
• Хонандаи семантикӣ бо хониши мукаммал, кортҳои контекстӣ ва бахшҳои таъкидшуда.
• Намудҳои тадқиқотӣ бо тавсияҳои мувофиқи афзалиятҳои шумо.
• Библиография ва содирот BibTeX/RIS бо Zotero, Mendeley ва EndNote мувофиқ аст.
• API-и оммавӣ барои машварат кардан бо графикаи академӣ (муаллифҳо, иқтибосҳо, маконҳо) ва маҷмӯи додаҳои кушода.

Агар шумо дар гурӯҳҳои хурд ё корхонаҳои хурду миёна кор кунед, омезиши TLDR, хониши контекстӣ ва содироти хуби иқтибосҳо Он ба шумо имкон медиҳад, ки ҷараёни кори худро бидуни ниёз ба ҳамгироии мураккаби тиҷоратӣ муташаккил ва пайгирӣ кунед.

AI ба таври муфассал: аз ҷамъбаст то муносибатҳои байни мавзӯъҳо

Хусусиятҳои интеллектуалӣ бо ҷустуҷӯи "занидани рост" маҳдуд нестанд. Платформа TLDR-ҳои автоматиро тавлид мекунад, хонишро бо контекст ғанӣ мегардонад ва робитаи байни консепсияҳоро ошкор мекунад. ба шарофати моделҳои забон ва усулҳои тавсия.

Аз ҷумла TLDR-ҳо ба шумо кӯмак мекунанд, ки дар як сония қарор қабул кунед, ки оё коғаз сазовори ҷой дар китобхонаи фаннии шумостХонандаи васеъшуда шуморо аз гузариш ба истинодҳо наҷот медиҳад; ва тавсияҳои мутобиқшавӣ муаллифон ва сатрҳоеро, ки шумо намедонистед, ошкор мекунанд, аммо ба манфиатҳои шумо мувофиқанд.

Хамаи ин имконпазир аст, зеро AI на танҳо иқтибосҳоро индексатсия мекунад, балки матни пурра ва унсурҳои визуалиро "мефаҳмад" (рақамҳо ё ҷадвалҳо), ба даст овардани сигналҳои беҳтар дар бораи саҳми воқеии ҳар як кор нисбат ба системаи ҷустуҷӯии анъанавии калимаҳои калидӣ.

Ин равиш хусусан вақте ки шумо бо майдонҳои хеле зич кор мекунед, намоён аст. Муносибатҳое, ки тавассути ҷойгиркунӣ байни мавзӯъҳо, муаллифон ва маконҳо муайян карда мешаванд Онҳо роҳҳои алтернативии иктишофиро пешниҳод мекунанд, ки харитасозии минтақаи илмиро суръат мебахшанд.

Интегратсия, содирот ва API

Аз нуқтаи назари амалӣ, Semantic Scholar бо менеҷери библиографии дӯстдоштаи шумо хуб кор мекунад. Шумо метавонед истинодҳоро дар BibTeX ё RIS содир кунед ва ҷараёни корро бо Zotero, Mendeley ё EndNote нигоҳ доред Бефосила. Агар шумо бо қолабҳои мушаххас ё сабкҳои иқтибос кор кунед, содирот нигоҳ доштани мувофиқатро осон мекунад.

Барои ҳамгироии бештари техникӣ, Он дорои API-и ройгони REST бо нуқтаи ниҳоӣ барои ҷустуҷӯ, муаллифон, иқтибосҳо ва маҷмӯи додаҳо мебошад (ба монанди Graph Academic Scholar Semantic). Дар шароити зикршуда, калиди хусусӣ бо маҳдудияти суръати 1 RPS, ки барои автоматикунонии сабук ё прототипҳо кофӣ аст.

Бале, Он пайвасткунакҳои мустақимро ба CRM ё дигар системаҳои тиҷоратӣ пешниҳод намекунадАгар ба шумо лӯлаи корпоративӣ лозим бошад, шумо бояд бо истифода аз API ва хидматҳои дохилии худ интегратсияҳои фармоиширо таҳия кунед.

Махфият, амният ва риоя

Институти Аллен барои AI ҳисобҳо ва маълумоти корбаронро идора мекунад. Сиёсати махфият моликият ва истифодаи маълумотро шарҳ медиҳадаз он ҷумла, ки мундариҷаи муайяни ҷамъиятӣ метавонад барои тадқиқот ва такмили модел истифода шавад ва иттилооти корбар мувофиқи сиёсати ҷорӣ коркард карда шавад.

Дар робита ба амният, AI2 чораҳои стандартиро ба монанди TLS ва HTTPS барои ҳифзи иртибот эълон мекунадДар ҳуҷҷатҳои истинодшуда ягон сертификати мушаххаси ISO ё SOC зикр нашудааст, аз ин рӯ дар муҳити корпоративӣ тавсия дода мешавад, ки шартҳо ва талаботи танзими дохилиро баррасӣ кунед.

Забонҳо, дастгирӣ ва таҷрибаи корбар

Интерфейс ва аксари ҳуҷҷатҳо ба забони англисӣ нигаронида шудаанд. Он метавонад корҳоро бо забонҳои дигар индексатсия кунад, аммо дурустии рефератҳо ва таснифҳо дар забони англисӣ болотар аст.Дар испанӣ дастгирии расмӣ вуҷуд надорад; каналҳои муқаррарии кӯмак маркази дастгирӣ, Саволҳо ва ҷомеаи академӣ мебошанд.

Дар мавриди тарҳ, Интерфейси минималистӣ, услуби муҳаррики ҷустуҷӯ, бо филтрҳои равшан ва саҳифаҳои хуби сохтории мақола мебошад.Шумо метавонед мустақиман ба TLDR, хонандаи афзоянда ва имконоти иқтибос ва содирот дастрасӣ пайдо кунед, ки кликҳои нолозимро коҳиш медиҳад.

Дастрасии мобилӣ

Ягон барномаи расмии мобилии ватанӣ вуҷуд надорад. Сайт ба браузерҳои мобилӣ хуб ҷавоб медиҳад, аммо таҷрибаи пурраи хонандагон ва идоракунии китобхона дар мизи корӣ беҳтар ҷараён мегирад.Агар шумо дар байни дастгоҳҳо ҳаракат кунед, хуб аст, ки хониши амиқро дар компютери худ ба нақша гиред.

Нархҳо ва нақшаҳо

Тамоми хидмат ройгон аст, бидуни нақшаҳои пулакӣ. API-и оммавӣ низ ройгон аст, бо ҳадди меъёр. мувофики истифодаи масъулиятнок. Барои дастаҳое, ки буҷаҳои танг доранд, ин дар муқоиса бо қарорҳои пулакӣ бо хусусиятҳои шабеҳ фарқ мекунад.

Рейтинг аз рӯи категория

Соҳаҳои гуногуни асбоб дар сатҳҳои назаррас кор мекунанд, ки барои беҳтар кардани ҳамгироии корхонаҳо ва дастгирии бисёрзабона ҷой доранд. Ин барраси баҳои миёнаи зеринро таъин мекунад: 3,4 аз 5, бо таносуби сифат/нарх ва кори системаи ҷустуҷӯии AI дастгирӣ карда мешавад.

Омӯзиши мисол: як ширкати машваратӣ вақти баррасии онҳоро кам мекунад

Гурӯҳи машваратии тиббӣ, ки дар Богота воқеъ аст, лозим буд, ки далелҳоро дар бораи терапияи рақамӣ харита кунад. Дунёи иқтисод Донишманди семантикӣ Онҳо як китобхонаи мавзӯӣ таъсис доданд, Feeds Research-ро фаъол карданд ва TLDR-ро барои филтр кардани зиёда аз 300 мақола то 40 мақолаи асосӣ истифода карданд.Ҳисобот дар давоми ду рӯз нашр шуд, ки вақти баррасии он тақрибан 60% кам шудааст.

Ин намуди сарфа бо омезиши кашфи семантикӣ ва хониши контекстӣ шарҳ дода мешавад. Вақте ки пайгирии иқтибосҳо муҳим аст, кортҳои хонанда ва содирот ба менеҷерони библиографӣ Онҳо раванди тафтиш ва ҳисоботдиҳии ниҳоиро содда мекунанд.

Муқоисаи зуд бо алтернативаҳо

Қарорҳои иловагие мавҷуданд, ки ниёзҳои гуногуни давраи хониш ва таҳлилро фаро мегиранд. Дар ҷадвал фарқиятҳо дар равиш, вазифаҳо ва сатҳи ҳамгироӣ ҷамъбаст карда шудаанд дар байни вариантҳои маъмул.

Филтрҳо ва ҳилаҳо, ки ҳама фарқиятро ба вуҷуд меоранд

На ҳама чиз AI аст; филтрҳои дуруст истифодашуда аз садо пешгирӣ мекунанд. Шумо метавонед бо ҳаммуаллифӣ, мавҷудияти PDF, майдони дониш ё навъи нашр маҳдуд кунед ба он чизе ки ба шумо дар ҳақиқат лозим аст, диққат диҳед. Ин сегментатсия, дар якҷоягӣ бо TLDR, хонданро ба таври назаррас суръат мебахшад.

Агар шумо бо мақолае бе PDF дастрас шавед, Дар шароити донишгоҳ аксар вақт ба хадамоти китобхона муроҷиат кардан муфид аст. ки дар бораи аз кучо ва чй тавр гирифтани матни пурраи он тавассути обуна ё карз дастур талаб кунад.

Таҷрибаҳои беҳтарин бо истинодҳо ва S2CID

Ҳангоми таҳияи гузориш ё ҳуҷҷати техникӣ, нигоҳ доштани риштаи истинодҳо тавсия дода мешавад. Идентификатори S2CID истинод, истинод ба манбаъҳо ва тасдиқи мукотибаҳоро осонтар мекунад. байни махзани маълумот ва менеҷерони библиографӣ, канорагирӣ аз номуайянӣ аз сабаби унвонҳои шабеҳ.

Ғайр аз он, ҳангоми истифодаи хонандаи калоншуда, Кортҳои контекстии иқтибосҳо зуд нишон медиҳанд, ки аргумент чӣ гуна дастгирӣ мешавад. дар корҳои зикршуда, чизи хеле муфид дар баррасиҳои зуд ё презентатсияҳои дохилӣ.

Саволҳое, ки аксар вақт дода мешаванд

Оё он барои корхонаҳои хурду миёна ва дастаҳои хурд муфид аст? Бале. Маҷмӯи ҷустуҷӯи семантикӣ, TLDR ва хонандаи контекст Он раванди баррасиро содда мекунад ва пайгирии таъинотро нигоҳ медорад. бе сармоягузорӣ ба ҳалли гарон.

Оё он дар испанӣ хуб кор мекунад? Қисман. Он метавонад адабиётро бо забонҳои гуногун индексатсия кунад, аммо Дурустии ҷамъбаст ва тасниф бо мақолаҳо бо забони англисӣ беҳтар аст..

Оё барномаи мобилӣ вуҷуд дорад? Не. Он тавассути браузери мобилӣ дастрас аст; Беҳтарин таҷрибаи хонанда ва китобхона дар мизи корӣ аст.

Оё он API дорад? Бале. API-и ройгони REST бо нуқтаҳои ниҳоии ҷустуҷӯ, муаллифон, иқтибосҳо ва маҷмӯи додаҳо графикаи академӣ; барои автоматикунонии сабук муфид аст.

Хизматро кӣ идора мекунад? Институти Аллен барои AI (AI2), муассисаи тадқиқотӣ аз ҷониби Пол Аллен таъсис дода шудааст ва ба AI ба манфиати умумӣ нигаронида шудааст.

Ба тамоми тасвир нигоҳ карда, асбоб ба он мувофиқат мекунад, ки ба шумо лозим аст, ки адабиётро оқилона филтр кунед, бо контекст хонед ва истинодҳоро бидуни мушкилот нигоҳ доред. Озод, бо AI хуб татбиқшуда ва сигналҳои иқтибосҳои сифатӣОн дар байни беҳтарин захираҳои кушод барои кор бо коғазҳо бе талафи вақт дар корҳои механикӣ ҷой гирифт.

Мақолаи марбут:

Google Scholar Labs: Ҷустуҷӯи нави академии аз ҷониби AI асосёфта ҳамин тавр кор мекунад

Гарсияи масеҳӣ

Аз хурдӣ ба технология шавқ дошт. Ман дӯст медорам, ки дар ин бахш замонавӣ бошам ва пеш аз ҳама бо он муошират кунам. Аз ин рӯ, ман солҳои зиёд ба муошират дар вебсайтҳои технология ва бозиҳои видео бахшида шудаам. Шумо метавонед маро пайдо кунед, ки дар бораи Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo ё дигар мавзӯъҳои марбута, ки ба хотир меоянд, менависам.