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Semantic Scholar

Semantic Scholar是由微软联合创始人Paul Allen开发的一个免费学术搜索引擎。它使用自然语言处理和机器学习技术来理解和关联科学文献,为用户提供高度相关和易于理解的搜索结果。这个网站共有超过2亿篇论文,界面简洁,索结果来源于学术机构的文献、期刊或学术会议资料,能检索PubMed、Nature和Arxiv等机构的4000多万篇Papers;搜索界面还可以根据研究领域、日期范围、作者、期刊和会议进行筛选;在论文详情界面可以查看论文引用次数,参考文献和论文原链接。
目录
Semantic Scholar介绍

基本介绍

Semantic Scholar是一种免费的、由人工智能驱动的科学文献研究工具。它利用开创性的人工智能和工程技术来理解科学文献的语义,帮助学者发现相关研究。

通过Semantic Scholar,您可以在科学文献中搜索特定论文、作者或主题。您还可以在该平台上浏览研究出版物、研究人员和资源。

Semantic Scholar利用机器学习技术,可以从文献文本中挑选出最重要的关键词或短语,确定文献的研究主题,也可以从文献中提取图表,呈现在文献检索页面,能够帮助使用者快速理解文献的主要内容。对于科学研究人员来说,Semantic Scholar的较大用处是可以帮助他们快速获得重要文献,因为该引擎可以辨别一篇文章引用的参考文献是否具有重要的参考价值。

特色功能

核心功能

基于人工智能的科学文献搜索引擎

能够搜索特定论文、作者或主题

访问来自各个科学领域的大量科学论文

理解研究出版物的语义信息

为开发者提供API以构建学术应用

语义阅读器(测试版),用于增强科学阅读

Semantic Scholar 应用

学者寻找相关领域的研究

作者进行文献综述

开发者构建学术应用或将研究能力整合到他们的平台中

如何使用 Semantic Scholar?

要使用Semantic Scholar,只需访问官方网站并在搜索框中输入您的搜索词。您可以搜索特定论文、作者或感兴趣的主题。该工具将为您提供来自科学各领域的相关科学论文列表。您还可以浏览该网站上提供的研究出版物、研究人员和资源。

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