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サイトの種類 | 検索エンジン |
|---|---|
| 作成者 | アレン人工知能研究所 |
| メールアドレス | セマンティクス |
| 発売 | 2015年11月2日[1] |
Semantic Scholarは人工知能を活用した科学文献の研究ツールです。アレンAI研究所で開発され、2015年11月に公開されました。[2] Semantic Scholarは、学術論文の自動生成された要約を提供するなど、自然言語処理の最新技術を使用して研究プロセスをサポートします。 [3] Semantic Scholarチームは、自然言語処理、機械学習、人間とコンピュータの相互作用、情報検索における人工知能の使用を積極的に研究しています。[4]
Semantic Scholarは、コンピューターサイエンス、地球科学、神経科学のトピックのデータベースとして始まりました。[5] 2017年に、このシステムはコーパスに生物医学文献を含め始めました。 [5] 2022年9月現在[アップデート]、すべての科学分野からの2億件を超える出版物が含まれています。[6]
テクノロジー
Semantic Scholarは科学文献の1文要約を提供します。その目的の1つは、多数のタイトルと長い要約をモバイルデバイスで読むという課題に対処することでした。[7]また、年間300万本の科学論文が読者に確実に届くようにすることも目指しています。なぜなら、これらの文献の半分しか読まれていないと推定されているからです。[8]
人工知能は論文の本質を捉えるために使用され、「抽象化」技術を通じてそれを生成します。[3]このプロジェクトでは、機械学習、自然言語処理、機械視覚を組み合わせて、従来の引用分析方法に意味分析のレイヤーを追加し、論文から関連する図、表、エンティティ、会場を抽出します。[9] [10]
AIを活用したもう1つの重要な機能は、適応型研究推奨機能であるリサーチフィードです。これは、AIを使用してユーザーが読みたい論文を素早く学習し、最新の研究を推奨して学者が最新の情報を入手できるようにします。対照学習を使用してトレーニングされた最先端の論文埋め込みモデルを使用して、各ライブラリフォルダー内の論文に類似した論文を見つけます。[11]
Semantic Scholarは、科学論文の読みやすさと文脈の豊富さを向上させることで科学論文の読み方に革命を起こす可能性を秘めた拡張リーダーであるSemantic Readerも提供しています。[12] Semantic Readerはインライン引用カードを提供し、ユーザーはこれを使用して、読んでいるときに自動的に生成される短い要約TLDR（Too Long, Didn't Readの略）と、論文の要点をとらえたスキミングハイライトで引用文を確認することができるため、ユーザーはより早く論文を理解できます。
Google ScholarやPubMedとは対照的に、Semantic Scholarは論文の中で最も重要で影響力のある要素を強調するように設計されています。[13] AIテクノロジーは、研究トピック間の隠れたつながりやリンクを識別するように設計されています。[14]前述の検索エンジンと同様に、Semantic Scholarもグラフ構造を活用しており、これにはMicrosoft Academic Knowledge Graph、Springer NatureのSciGraph、Semantic Scholar Corpus（もともとはコンピューターサイエンス、神経科学、生物医学の4500万本の論文コーパス）が含まれます。[15] [16]
記事識別子
Semantic Scholar がホストする各論文には、Semantic Scholar Corpus ID (略称 S2CID) と呼ばれる一意の識別子が割り当てられます。次のエントリは例です。
Liu, Ying; Gayle, Albert A; Wilder-Smith, Annelies; Rocklöv, Joacim (2020年3月)。「COVID-19の再生産数はSARSコロナウイルスと比較して高い」。Journal of Travel Medicine。27 ( 2) 。doi : 10.1093/ jtm /taaa021。PMID 32052846。S2CID 211099356 。
インデックス作成
Semantic Scholarは無料で使用でき、同様の検索エンジン（Google Scholarなど）とは異なり、有料コンテンツを検索しません。[5] [要出典]
ある研究では、Semantic ScholarとGoogle Scholarの索引範囲を比較し、コンピュータサイエンスの二次研究で引用された論文については、2つの索引の網羅範囲は同等で、それぞれ少数の論文が欠落しているだけであることがわかりました。[17]
ユーザー数と出版物数
2017年に生物医学論文とトピックの要約を追加したプロジェクトを経て、2018年1月現在、Semantic Scholarコーパスにはコンピューターサイエンスと生物医学からの4000万件以上の論文が含まれています。[18] 2018年3月、Amazon Alexaプラットフォーム向けの機械学習イニシアチブを開発したDoug Raymondが、Semantic Scholarプロジェクトのリーダーとして採用されました。[19] 2019年8月現在、 Microsoft Academic Graphレコードの追加後、含まれる論文のメタデータ（実際のPDFではありません）の数は1億7300万件以上に増加しました。[20] 2020年には、Semantic Scholarとシカゴ大学出版局ジャーナルとのパートナーシップにより、シカゴ大学出版局の下で出版されたすべての論文がSemantic Scholarコーパスで利用できるようになりました。[22] 2020年末時点で、Semantic Scholarは1億9000万件の論文を索引付けしていました。[23] 2020年、セマンティック・スカラーの月間ユーザー数は700万人に達した。[7][アップデート]
参照
- 引用分析 – 文書内の引用の頻度、パターン、グラフの調査
- 引用索引 – 出版物間の引用索引
- 知識抽出 – 構造化および非構造化ソースからの知識の創造
- 学術データベースと検索エンジンのリスト
- 科学計量学 – 学術文献の定量的研究
参考文献
- ^ ジョーンズ、ニコラ (2015)。「人工知能研究所が無料科学検索エンジンを開始」。 ネイチャー。doi : 10.1038 / nature.2015.18703。ISSN 1476-4687。S2CID 182440976 。
- ^ Eunjung Cha, Ariana (2015年11月3日). 「ポール・アレンのAI研究グループが科学的知識の検索方法を一新することを目的としたプログラムを発表。ぜひお試しください」。ワシントンポスト。2019年11月6日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2015年11月3日閲覧。
- ^ ab Hao, Karen (2020年11月18日). 「AIはAIの最新情報をまとめるのに役立ちます」. MIT Technology Review . 2021年2月16日閲覧。
- ^ 「Semantic Scholar Research」. research.semanticscholar.org . 2021年11月22日閲覧。
- ^ abc Fricke, Suzanne (2018-01-12). 「Semantic Scholar」. Journal of the Medical Library Association . 106 (1): 145–147. doi : 10.5195/jmla.2018.280 . ISSN 1558-9439. PMC 5764585. S2CID 45802944 .
- ^ マシューズ、デビッド（2021年9月1日）。「文献に溺れていますか？これらのスマートソフトウェアツールが役立ちます」。ネイチャー。 2022年9月5日閲覧。...
ワシントン州シアトルのアレン人工知能研究所が2015年に立ち上げたツールであるセマンティック・スカラーによって編集された、公開されているコーパスは、プレプリントを含む約2億件の論文に相当します。
- ^ ab Grad, Peter (2020年11月24日). 「AIツールが長い論文を一文で要約」. Tech Xplore . 2021年2月16日閲覧。
- ^ 「アレン研究所のセマンティック・スカラーが1億7500万件の学術論文を検索可能に」VentureBeat . 2019年10月23日. 2021年2月16日閲覧。
- ^ Bohannon, John (2016年11月11日). 「コンピュータープログラムが現代の最も影響力のある脳科学者をランク付け」. Science . doi :10.1126/science.aal0371. 2020年4月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2016年11月12日閲覧。
- ^ Christopher Clark、Santosh Divvala (2016)、PDFFigures 2.0: 研究論文からの図のマイニング、第 16 回 ACM/IEEE-CS デジタル図書館合同会議議事録 - JCDL '16、Wikidata Q108172042
- ^ 「Semantic Scholar | よくある質問」。2023年7月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ^ “Semantic Scholar | Semantic Reader”. Semantic Scholar . 2023年7月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ^ 「Semantic Scholar」。国際言語文学研究ジャーナル。2021年11月9日閲覧。
- ^ Baykoucheva , Svetla (2021).デジタル時代における科学情報発見の推進。Chandos Publishing。p. 91。ISBN 978-0-12-823724-3. OCLC 1241441806.
- ^ ホセ、ジョーモン M.ユルマズ、エミネ。マガリャンイス、ジョアン。カステルズ、パブロ。フェロ、ニコラ。シルバ、マリオ J.マルティンス、フラヴィオ (2020)。情報検索の進歩: 第 42 回 IR 研究欧州会議、ECIR 2020、ポルトガル、リスボン、2020 年 4 月 14 ～ 17 日、議事録、パート I。スイス、シャム：シュプリンガー・ネイチャー。 p. 254.ISBN 978-3-030-45438-8. OCLC 1164658107.
- ^ Ammar, Waleed (2019). 「Open Research Corpus」. Semantic Scholar Lab Open Research Corpus . 2019年3月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2024年8月5日閲覧。
- ^ Hannousse, Abdelhakim (2021). 「ソフトウェアエンジニアリングの二次研究のための関連論文の検索：Semantic Scholar の対象範囲と識別の役割」。IETソフトウェア。15 （1）：126–146。doi ： 10.1049 /sfw2.12011。ISSN 1751-8814。S2CID 234053002 。
- ^ 「AI2、Semantic Scholar検索エンジンを生物医学研究まで拡張」GeekWire 2017年10月17日。2018年1月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年1月18日閲覧。
- ^ 「テックムーブズ：アレン研究所がAmazon Alexaの機械学習リーダーを採用、マイクロソフト会長が新たな投資家役に就任、その他」GeekWire。2018年5月2日。2018年5月10日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年5月9日閲覧。
- ^ “Semantic Scholar”. Semantic Scholar . 2019年8月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年8月11日閲覧。
- ^ 「AI2 が Microsoft Research と提携し、科学研究の検索ツールをアップグレード」GeekWire 2018-12-05。2019-08-25 にオリジナルからアーカイブ。2019-08-25に閲覧。
- ^ 「シカゴ大学出版局は、検索と発見可能性の向上を目指してセマンティック・スカラーと提携している500社以上の出版社に加わる」RCNi Company Limited 。2021年11月22日閲覧。
- ^ Dunn, Adriana (2020年12月14日). 「Semantic Scholar、新たな出版社との提携を通じて2020年に2500万本の科学論文を追加」(PDF) . Semantic Scholar . 2021年11月22日閲覧。
外部リンク
Wikidata には次のプロパティがあります:
Semantic Scholar トピック ID (P6611) (使用箇所を参照)- Semantic Scholar著者ID (P4012) (使用箇所を参照)
- Semantic Scholar コーパス ID (P8299) (使用箇所を参照)
- Semantic Scholar 論文 ID (P4011) (使用箇所を参照)
- 公式サイト