Semantic Scholar ทำงานอย่างไรและเหตุใดจึงเป็นหนึ่งในฐานข้อมูลกระดาษฟรีที่ดีที่สุด

¿Semantic Scholar ทำงานอย่างไร? การค้นหาเอกสารทางวิทยาศาสตร์ที่เชื่อถือได้โดยไม่ต้องเสียเงินสักยูโรนั้นเป็นไปได้ และไม่ใช่เรื่องมหัศจรรย์ แต่เป็นเรื่องของการใช้เครื่องมือที่ถูกต้องอย่างถูกต้อง Semantic Scholar ขับเคลื่อนโดย Allen Institute for AI ผสมผสาน AI และดัชนีทางวิชาการขนาดยักษ์ เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญ SMEs และนักวิจัยสามารถค้นหา อ่าน และทำความเข้าใจบทความที่เกี่ยวข้องได้โดยไม่สูญหายไปในทะเลสิ่งพิมพ์ต่างๆ

นอกจากจะเป็นเครื่องมือค้นหาแบบคลาสสิกแล้ว ยังให้ความสำคัญกับความหมายของเนื้อหา ไม่ใช่แค่คำหลักเพียงอย่างเดียว สรุปแบบประโยคเดียว (TLDR) การอ่านเสริม และเมตริกการอ้างอิงพร้อมบริบทเชิงคุณภาพ พวกเขาช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วว่าอะไรคุ้มค่าแก่การอ่านในเชิงลึก และจะพิสูจน์คุณภาพของการศึกษาแต่ละอย่างในรายงาน ข้อเสนอ หรือเนื้อหาทางเทคนิคได้อย่างไร

Semantic Scholar คืออะไร และใครอยู่เบื้องหลัง?

Semantic Scholar เป็นเครื่องมือค้นหาทางวิชาการฟรีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อการอ่านเชิงวิทยาศาสตร์ แพลตฟอร์มนี้ถูกสร้างขึ้นในปี 2015 ภายใน Allen Institute for AI (AI2) ซึ่งเป็นองค์กรไม่แสวงหากำไรที่ก่อตั้งโดย Paul Allenโดยมีภารกิจในการเร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ด้วยการช่วยค้นหาและทำความเข้าใจงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

โครงการมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว หลังจากรวมวรรณกรรมชีวการแพทย์ในปี 2017 และบทความด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และชีวการแพทย์มากกว่า 40 ล้านบทความในปี 2018คลังข้อมูลนี้เติบโตอย่างก้าวกระโดดในปี 2019 ด้วยการผสานรวมบันทึกข้อมูลวิชาการของ Microsoft ทำให้มีเอกสารมากกว่า 173 ล้านฉบับ ในปี 2020 มีผู้ใช้งานรายเดือนถึงเจ็ดล้านคน ซึ่งถือเป็นตัวชี้วัดที่ชัดเจนถึงการนำไปใช้ในแวดวงวิชาการ

การเข้าถึงนั้นง่ายและฟรี คุณสามารถลงทะเบียนด้วยบัญชี Google ของคุณหรือผ่านโปรไฟล์สถาบัน และเริ่มบันทึกห้องสมุด ติดตามผู้เขียน และเปิดใช้งานคำแนะนำนอกจากนี้ บทความที่สร้างดัชนีแต่ละบทความจะได้รับตัวระบุเฉพาะที่เรียกว่า Semantic Scholar Corpus ID (S2CID) ซึ่งช่วยให้สามารถติดตามและอ้างอิงแบบไขว้ได้

เป้าหมายที่ระบุไว้คือเพื่อบรรเทาภาระข้อมูลมากเกินไป: บทความจำนวนหลายล้านบทความได้รับการตีพิมพ์ทุกปี และเผยแพร่ในวารสารหลายหมื่นฉบับและการอ่านทุกอย่างนั้นเป็นไปไม่ได้เลย ด้วยเหตุนี้ แพลตฟอร์มจึงให้ความสำคัญกับสิ่งที่เกี่ยวข้องและแสดงให้เห็นถึงความเชื่อมโยงระหว่างผลงาน ผู้เขียน และสาขาต่างๆ

เมื่อเทียบกับดัชนีอื่นๆ เช่น ห้องปฏิบัติการ Google Scholar หรือ PubMed, Semantic Scholar มุ่งเน้นไปที่การเน้นสิ่งที่มีอิทธิพลและแสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอกสารโดยผสมผสานการวิเคราะห์เชิงความหมายและสัญญาณการอ้างอิงที่เสริมประสิทธิภาพซึ่งเหนือกว่าการนับตัวเลขแบบธรรมดา

วิธีการทำงาน: AI เข้าใจบทความและจัดลำดับความสำคัญของสิ่งที่สำคัญ

รากฐานทางเทคโนโลยีผสมผสานสาขาวิชา AI หลายสาขาเข้าด้วยกันเพื่อเข้าถึงประเด็นสำคัญในแต่ละเอกสาร การสร้างแบบจำลองภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการมองเห็นคอมพิวเตอร์ทำงานร่วมกัน เพื่อระบุแนวคิดสำคัญ สาระสำคัญ รูปภาพ และองค์ประกอบในข้อความทางวิทยาศาสตร์

ลักษณะเฉพาะอย่างหนึ่งคือ TLDR การสรุปแบบ “หนึ่งประโยค” อัตโนมัติที่มีลักษณะนามธรรม ซึ่งจับใจความสำคัญของบทความได้ วิธีนี้ช่วยลดเวลาในการคัดกรองเมื่อต้องจัดการกับผลลัพธ์หลายร้อยรายการ โดยเฉพาะบนมือถือหรือระหว่างการตรวจสอบอย่างรวดเร็ว

แพลตฟอร์มนี้ยังรวมเอาเครื่องอ่านที่ได้รับการปรับปรุงอีกด้วย Semantic Reader ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านด้วยการ์ดคำพูดตามบริบท ส่วนที่เน้น และเส้นทางการนำทางเพื่อให้คุณสามารถเข้าใจการสนับสนุนและการอ้างอิงได้โดยไม่ต้องทำการกระโดดข้ามหรือค้นหาด้วยตนเองเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง

คำแนะนำส่วนบุคคลก็ไม่ใช่เรื่องบังเอิญเช่นกัน Research Feeds เรียนรู้จากนิสัยการอ่านของคุณและความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างหัวข้อ ผู้เขียน และคำพูด เพื่อนำเสนอเนื้อหาใหม่และเกี่ยวข้องกับคุณ โดยให้ความสำคัญกับสิ่งที่เหมาะกับสายงานของคุณ

ภายใต้ประทุนนั้น “สติปัญญา” อยู่ในรูปแบบเวกเตอร์และความสัมพันธ์แฝง การฝังและสัญญาณการอ้างอิงช่วยตรวจจับความเชื่อมโยงระหว่างเอกสาร การเขียนร่วม และวิวัฒนาการเชิงหัวข้อการป้อนทั้งผลการค้นหาและข้อเสนอแนะที่ปรับเปลี่ยนได้

เมตริกการอ้างอิงที่มีบริบทเชิงคุณภาพ

จำนวนวันสำคัญ แต่วิธีการและสถานที่ก็มีส่วนสำคัญในเรื่องราวเช่นกัน ในการ์ดผลลัพธ์ จำนวนการอ้างอิงโดยปกติจะปรากฏที่มุมล่างซ้าย และเมื่อเลื่อนเมาส์ไปเหนือจำนวนดังกล่าว จะแสดงการกระจายตามปีโดยไม่ต้องคลิก วิธีนี้ช่วยให้คุณประเมินได้ทันทีว่าสิ่งพิมพ์นั้นยังคงมีบทบาทในการสนทนาทางวิทยาศาสตร์หรือไม่ หรือผลกระทบนั้นกระจุกตัวอยู่ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง

หากคุณวางเคอร์เซอร์ไว้เหนือแต่ละแท่งในแผนภูมิ คุณจะได้รับปริมาณการนัดหมายสำหรับปีที่ระบุรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ นี้มีค่ามากสำหรับการเล่าเรื่องที่มีคุณภาพ เมื่อบทความยังคงได้รับการอ้างอิงในปัจจุบัน คุณสามารถโต้แย้งกับข้อมูลได้ว่าการมีส่วนสนับสนุนของพวกเขายังคงมีความเกี่ยวข้อง ในสังคม.

เมื่อคุณเข้าสู่หน้าบทความ สิ่งต่างๆ จะน่าสนใจยิ่งขึ้น นอกจากบทคัดย่อและลิงก์แล้ว ยังปรากฏรายชื่อผลงานที่อ้างอิงด้วย และบริเวณด้านขวาบนยังมีข้อมูลที่ปรับปรุงแล้ว เช่น การอ้างอิงที่มีอิทธิพลสูงนั่นคือการอ้างอิงที่เอกสารมีอิทธิพลสำคัญภายในเอกสารอ้างอิง

มุมมองเดียวกันนี้ช่วยให้คุณมองเห็น การอ้างอิงจะปรากฏในส่วนใดของงานอ้างอิง (เช่น พื้นหลังหรือวิธีการ)เบาะแสเชิงคุณภาพนี้ช่วยเสริมการนับแบบบริสุทธิ์ และช่วยอธิบายว่าบทความนั้นสนับสนุนกรอบทฤษฎีหรือไม่ ให้ข้อมูลการออกแบบเชิงวิธีการ หรือใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเชิงสัมผัส

โดยรวมแล้ว การผสมผสานระหว่างปริมาณและบริบทสร้างพื้นฐานที่มั่นคงสำหรับการพิสูจน์หลักฐาน ในการตรวจสอบภายใน ข้อเสนอทางเทคนิค หรือรายงานการตรวจสอบความครบถ้วน โดยเฉพาะเมื่อการติดตามการอ้างอิงเป็นข้อกำหนด

คุณสมบัติหลักที่ช่วยให้คุณตรวจสอบได้เร็วขึ้น

ข้อเสนอคุณค่าถูกรวมอยู่ในชุดยูทิลิตี้ที่ออกแบบมาเพื่อการตัดสินใจอย่างรวดเร็วและปรับปรุงการอ่าน นี่คือความสามารถที่ช่วยประหยัดเวลาได้มากที่สุดในแต่ละวัน:

• การค้นหาทางวิชาการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ให้ความสำคัญกับความเกี่ยวข้องทางความหมายและเน้นย้ำถึงการมีส่วนร่วมที่สำคัญ
• TLDR ของประโยค ในผลลัพธ์เพื่อกรองสิ่งที่ต้องใส่ใจ
• เครื่องอ่านความหมาย พร้อมการอ่านที่ได้รับการปรับปรุง การ์ดบริบท และส่วนที่เน้นสี
• ฟีดการวิจัย พร้อมคำแนะนำที่เหมาะกับความต้องการของคุณ
• บรรณานุกรมและการส่งออก BibTeX/RIS เข้ากันได้กับ Zotero, Mendeley และ EndNote
• API สาธารณะ เพื่อดูข้อมูลเชิงวิชาการ (ผู้แต่ง การอ้างอิง สถานที่) และชุดข้อมูลเปิด

หากคุณทำงานเป็นทีมเล็กหรือ SMEs การผสมผสานระหว่าง TLDR การอ่านตามบริบท และการส่งออกคำพูดที่ดี ช่วยให้คุณสามารถจัดระเบียบและติดตามเวิร์กโฟลว์ของคุณได้โดยไม่ต้องบูรณาการธุรกิจที่ซับซ้อน

AI ในรายละเอียด: จากบทสรุปไปจนถึงความสัมพันธ์ระหว่างธีม

คุณสมบัติอัจฉริยะไม่ได้จำกัดอยู่แค่การค้นหาแบบ "กดถูก" เท่านั้น แพลตฟอร์มสร้าง TLDR อัตโนมัติ เสริมการอ่านด้วยบริบท และตรวจจับความเชื่อมโยงระหว่างแนวคิด ด้วยรูปแบบภาษาและเทคนิคการแนะนำ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง TLDR ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ภายในไม่กี่วินาทีว่าบทความนั้นสมควรอยู่ในห้องสมุดวิชาของคุณหรือไม่เครื่องอ่านเสริมช่วยให้คุณไม่ต้องข้ามการอ้างอิง และคำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนได้จะเผยให้เห็นผู้เขียนและบรรทัดต่างๆ ที่คุณอาจไม่รู้จัก แต่ตรงกับความสนใจของคุณ

ทั้งหมดนี้เป็นไปได้เพราะ AI ไม่เพียงแต่จัดทำดัชนีคำพูด แต่ยัง "เข้าใจ" ข้อความและองค์ประกอบภาพทั้งหมดด้วย (รูปภาพหรือตาราง) ช่วยให้สามารถส่งสัญญาณเกี่ยวกับผลงานจริงของแต่ละชิ้นได้ดีกว่าเครื่องมือค้นหาคำหลักแบบดั้งเดิม

แนวทางนี้จะสังเกตเห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะเมื่อคุณต้องจัดการกับฟิลด์ที่มีความหนาแน่นมาก ความสัมพันธ์ที่ตรวจพบโดยการฝังตัวระหว่างธีม ผู้เขียน และสถานที่ พวกเขาเสนอเส้นทางสำรวจทางเลือกที่ช่วยเร่งการทำแผนที่พื้นที่ทางวิทยาศาสตร์

การบูรณาการ การส่งออก และ API

ในทางปฏิบัติ Semantic Scholar ทำงานได้ดีกับโปรแกรมจัดการบรรณานุกรมที่คุณชื่นชอบ คุณสามารถส่งออกข้อมูลอ้างอิงใน BibTeX หรือ RIS และรักษาเวิร์กโฟลว์ด้วย Zotero, Mendeley หรือ EndNote ไร้รอยต่อ หากคุณทำงานกับเทมเพลตหรือรูปแบบการอ้างอิงเฉพาะ การส่งออกข้อมูลจะช่วยให้รักษาความสอดคล้องกันได้อย่างง่ายดาย

สำหรับการบูรณาการทางเทคนิคเพิ่มเติม มี REST API ฟรีพร้อมจุดสิ้นสุดสำหรับการค้นหา ผู้เขียน การอ้างอิง และชุดข้อมูล (เช่น Semantic Scholar Academic Graph) ภายใต้เงื่อนไขที่ระบุ คีย์ส่วนตัวจะถูกจำกัดอัตราไว้ที่ 1 RPS ซึ่งเพียงพอสำหรับระบบอัตโนมัติหรือต้นแบบที่มีน้ำหนักเบา

ใช่ ไม่เสนอการเชื่อมต่อโดยตรงกับ CRM หรือระบบธุรกิจอื่น ๆหากคุณต้องการท่อส่งข้อมูลขององค์กร คุณจะต้องพัฒนาการบูรณาการแบบกำหนดเองโดยใช้ API และบริการภายในของคุณ

ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการปฏิบัติตาม

สถาบัน Allen สำหรับ AI จัดการบัญชีและข้อมูลของผู้ใช้ นโยบายความเป็นส่วนตัวอธิบายถึงความเป็นเจ้าของและการใช้ข้อมูลรวมถึงเนื้อหาสาธารณะบางส่วนอาจถูกใช้เพื่อการวิจัยและการปรับปรุงโมเดล และข้อมูลผู้ใช้จะได้รับการปฏิบัติตามนโยบายปัจจุบัน

ในเรื่องของความปลอดภัย AI2 ประกาศมาตรการมาตรฐาน เช่น TLS และ HTTPS เพื่อปกป้องการสื่อสารไม่มีการกล่าวถึงการรับรอง ISO หรือ SOC เฉพาะเจาะจงในเอกสารอ้างอิง ดังนั้นในสภาพแวดล้อมขององค์กร ขอแนะนำให้ตรวจสอบข้อกำหนดและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบภายใน

ภาษา การสนับสนุน และประสบการณ์ผู้ใช้

อินเทอร์เฟซและเอกสารส่วนใหญ่เน้นไปที่ภาษาอังกฤษ สามารถทำดัชนีผลงานในภาษาอื่นได้ แต่ความแม่นยำของบทคัดย่อและการจำแนกประเภทในภาษาอังกฤษเหนือกว่าไม่มีการสนับสนุนอย่างเป็นทางการในภาษาสเปน ช่องทางความช่วยเหลือทั่วไปได้แก่ ศูนย์สนับสนุน คำถามที่พบบ่อย และชุมชนวิชาการ

เกี่ยวกับการออกแบบ อินเทอร์เฟซเป็นแบบเรียบง่าย สไตล์เครื่องมือค้นหา มีตัวกรองที่ชัดเจน และหน้าบทความที่มีโครงสร้างดีคุณสามารถเข้าถึง TLDR, โปรแกรมอ่านเสริม และตัวเลือกอ้างอิงและส่งออกได้โดยตรง ซึ่งจะช่วยลดการคลิกที่ไม่จำเป็น

การเข้าถึงมือถือ

ไม่มีแอพมือถือพื้นเมืองอย่างเป็นทางการ ไซต์ตอบสนองได้ดีบนเบราว์เซอร์มือถือ แต่ประสบการณ์การอ่านเสริมเต็มรูปแบบและการจัดการห้องสมุดจะไหลลื่นกว่าบนเดสก์ท็อปหากคุณย้ายระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ การวางแผนการอ่านเชิงลึกบนคอมพิวเตอร์ของคุณถือเป็นความคิดที่ดี

ราคาและแผน

บริการทั้งหมดเป็นแบบฟรี และไม่มีแผนแบบชำระเงิน API สาธารณะยังฟรี แต่มีอัตราจำกัด ตามการใช้งานอย่างรับผิดชอบ สำหรับทีมที่มีงบประมาณจำกัด สิ่งนี้จะสร้างความแตกต่างเมื่อเทียบกับโซลูชันแบบชำระเงินที่มีฟีเจอร์ใกล้เคียงกัน

การจัดอันดับตามหมวดหมู่

พื้นที่ต่างๆ ของเครื่องมือนี้ทำงานได้อย่างโดดเด่น โดยมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงในการบูรณาการองค์กรและการรองรับหลายภาษา บทวิจารณ์นี้ให้คะแนนเฉลี่ยดังนี้: 3,4 จาก 5รองรับด้วยอัตราส่วนคุณภาพต่อราคาและประสิทธิภาพของเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI

หมวดหมู่	วรรคตอน	คิดเห็น
คุณสมบัติ	4,6	การค้นหาเชิงความหมาย TLDR และโปรแกรมอ่านเสริม พวกเขาเร่งการอ่านเชิงวิเคราะห์
บูรณาการ	2,7	การส่งออกและ API ถูกต้อง; ตัวเชื่อมต่อธุรกิจดั้งเดิมหายไป
ภาษาและการสนับสนุน	3,4	โฟกัสในภาษาอังกฤษ; ช่วยเหลือผ่านคำถามที่พบบ่อยและชุมชน
ใช้งานง่าย	4,4	อินเทอร์เฟซที่ชัดเจนเหมือนเครื่องมือค้นหา ด้วยฟังก์ชั่นที่มองเห็นได้และมีเสถียรภาพ
คุณภาพราคา	5,0	บริการ Gratuito โดยไม่มีระดับการชำระเงิน

กรณีศึกษา: บริษัทที่ปรึกษาลดเวลาการตรวจสอบ

ทีมที่ปรึกษาด้านสุขภาพในโบโกตาต้องการจัดทำแผนที่หลักฐานเกี่ยวกับการบำบัดทางดิจิทัล กับ นักวิชาการความหมาย พวกเขาจัดทำห้องสมุดเฉพาะเรื่อง เปิดใช้งานฟีดการวิจัย และใช้ TLDR เพื่อกรองบทความกว่า 300 บทความให้เหลือเพียงบทความสำคัญ 40 บทความรายงานดังกล่าวเผยแพร่ภายในสองวัน โดยลดเวลาตรวจสอบลงเกือบ 60%

การออมประเภทนี้ได้รับการอธิบายด้วยการผสมผสานระหว่างการค้นพบความหมายและการอ่านตามบริบท เมื่อการติดตามการอ้างอิงมีความสำคัญ บัตรผู้อ่านและการส่งออกไปยังผู้จัดการบรรณานุกรม พวกเขาทำให้กระบวนการตรวจสอบและการรายงานขั้นสุดท้ายง่ายขึ้น

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วกับทางเลือกอื่น

มีโซลูชั่นเสริมที่ครอบคลุมความต้องการที่แตกต่างกันของวงจรการอ่านและการวิเคราะห์ ตารางสรุปความแตกต่างในแนวทาง ฟังก์ชัน และระดับการบูรณาการ ในตัวเลือกยอดนิยม

ลักษณะ	นักวิชาการความหมาย	ทุนการศึกษา	วิจัยกระต่าย
เข้าใกล้	เครื่องมือค้นหาทางวิชาการที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อค้นพบบทความ ผู้แต่ง และหัวข้อต่างๆ	สรุปอัตโนมัติ และการ์ดโต้ตอบเพื่อการอ่านที่มีประสิทธิภาพ	การสำรวจด้วยสายตา ผ่านแผนที่การอ้างอิงและการประพันธ์ร่วม
คุณสมบัติเอไอ	TLDR และผู้อ่านบริบทคำแนะนำในการปรับตัว	การสกัดข้อมูลที่สำคัญ และการเน้นข้อเท็จจริงและการอ้างอิง	ข้อเสนอแนะตามเครือข่าย และวิวัฒนาการของธีมตามกาลเวลา
บูรณาการ	ส่งออก BibTeX/RISAPI สาธารณะสำหรับกราฟและการค้นหา	ส่งออกไปยัง Word/Excel/Markdown/PPT; คู่มือสำหรับ Zotero/Mendeley/EndNote	รายการนำเข้า/ส่งออก และลิงค์ไปยังผู้จัดการบรรณานุกรม
เหมาะสำหรับ	กรองวรรณกรรมอย่างรวดเร็วอ่านโดยมีบริบทและวาดคำพูดอ้างอิง	แปลงไฟล์ PDF เป็นบทสรุปที่นำมาใช้ซ้ำได้ และเอกสารประกอบการเรียน	สำรวจสาขาตามความสัมพันธ์ และแนวโน้มที่เกิดขึ้น

ฟิลเตอร์และเทคนิคที่สร้างความแตกต่าง

ไม่ใช่ทุกอย่างจะเป็น AI การใช้ฟิลเตอร์อย่างถูกต้องจะช่วยป้องกันสัญญาณรบกวน คุณสามารถจำกัดตามการร่วมเขียน, ความพร้อมใช้งานของ PDF, พื้นที่ความรู้ หรือประเภทสิ่งพิมพ์ เพื่อมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่คุณต้องการจริงๆ การแบ่งส่วนนี้ เมื่อรวมกับ TLDR จะช่วยให้การอ่านเร็วขึ้นอย่างมาก

หากคุณพบบทความที่ไม่มี PDF ให้ใช้งาน ในมหาวิทยาลัย การติดต่อบริการห้องสมุดมักจะเป็นประโยชน์ เพื่อขอคำแนะนำว่าจะรับฉบับเต็มได้ที่ไหนและอย่างไรผ่านการสมัครสมาชิกหรือการยืม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดกับการอ้างอิงและ S2CID

เมื่อเตรียมรายงานหรือเอกสารทางเทคนิค ควรรักษาเธรดการอ้างอิงไว้ ตัวระบุ S2CID ช่วยให้การอ้างอิง อ้างอิงแหล่งที่มา และตรวจสอบการโต้ตอบเป็นไปได้ง่ายขึ้น ระหว่างฐานข้อมูลและผู้จัดการบรรณานุกรม หลีกเลี่ยงความคลุมเครืออันเกิดจากชื่อเรื่องที่คล้ายคลึงกัน

นอกจากนี้เมื่อใช้เครื่องอ่านแบบขยาย การ์ดบริบทคำพูดแสดงให้เห็นอย่างรวดเร็วว่าอาร์กิวเมนต์ได้รับการสนับสนุนอย่างไร ในผลงานที่อ้างถึงนั้นมีประโยชน์มากในการทบทวนอย่างรวดเร็วหรือการนำเสนอภายใน

คำถามที่พบบ่อย

มีประโยชน์สำหรับ SMEs และทีมงานขนาดเล็กหรือไม่? ใช่ การผสมผสานระหว่างการค้นหาเชิงความหมาย TLDR และการอ่านบริบท ปรับปรุงกระบวนการตรวจสอบและรักษาการติดตามการนัดหมาย โดยไม่ต้องลงทุนในโซลูชันราคาแพง

มันใช้งานได้ดีในภาษาสเปนหรือเปล่า? บางส่วน สามารถทำดัชนีวรรณกรรมในภาษาต่างๆ ได้ แต่ ความแม่นยำของบทสรุปและการจำแนกประเภทมีประสิทธิภาพดีขึ้นด้วยบทความที่เป็นภาษาอังกฤษ.

มีแอพมือถือมั้ย? ไม่ครับ เข้าถึงได้ผ่านทางเบราว์เซอร์มือถือครับ ประสบการณ์การอ่านและห้องสมุดที่ราบรื่นที่สุดอยู่บนเดสก์ท็อป.

มันมี API มั้ย? ใช่ REST API ฟรีพร้อมจุดสิ้นสุดการค้นหา ผู้เขียน การอ้างอิง และชุดข้อมูล ของกราฟวิชาการ มีประโยชน์สำหรับการทำงานอัตโนมัติ

ใครเป็นผู้ดำเนินการให้บริการ? สถาบันอัลเลนเพื่อ AI (AI2) สถาบันวิจัยที่ก่อตั้งโดย Paul Allen และมุ่งเน้น AI เพื่อประโยชน์ร่วมกัน

เมื่อพิจารณาภาพรวมแล้ว เครื่องมือนี้เหมาะสมเมื่อคุณต้องการกรองวรรณกรรมอย่างชาญฉลาด อ่านตามบริบท และรักษาการอ้างอิงโดยไม่ยุ่งยาก ฟรีพร้อม AI ที่ใช้งานได้ดีและสัญญาณการอ้างอิงเชิงคุณภาพได้รับการยกย่องให้เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลเปิดที่ดีที่สุดในการทำงานกับเอกสารโดยไม่ต้องเสียเวลาไปกับงานเชิงกลไก