İçeriğe atla

Semantic Scholar: Revizyonlar arasındaki fark

Vikipedi, özgür ansiklopedi
Etkileşimli olarak geçmişe göz at
[kontrol edilmiş revizyon][kontrol edilmiş revizyon]
← Önceki sürümle aradaki farkSonraki sürümle aradaki fark →
İçerik silindi İçerik eklendi
GörselVikimetin
Yzkoc (mesaj | katkılar)
Devriyeler, Çevirmenler
129.701 değişiklik
Yzkoc (mesaj | katkılar)
Devriyeler, Çevirmenler
129.701 değişiklik
Değişiklik özeti yok
1. satır: 1. satır:
{{Infobox website
 {{Infobox website|name=Semantic Scholar|logo=Semantic Scholar logo.svg|type=[[Search engine]]|author=[[Allen Institute for Artificial Intelligence]]|launch_date={{start date|2015|11}}|website={{url|https://semanticscholar.org}}}}
| name = Semantic Scholar
| logo = Semantic Scholar logo.svg
| type = [[Web arama motoru]]
| author = [[Allen Institute for Artificial Intelligence]]
| launch_date = {{Açılış tarihi ve yaşı|2015|11}}
| website = {{url|https://semanticscholar.org}}
}}
⚫
'''Semantic Scholar''', Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde geliştirilen ve Kasım 2015'te halka açık olarak yayınlanan bilimsel literatür için [[yapay zekâ]] destekli bir araştırma aracıdır.<ref name="Eunjung Cha 3Nov2015">{{Cite news |first1=Ariana |last1=Eunjung Cha |date=3 November 2015 |title=Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try. |url=https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/ |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20191106162910/https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/ |archive-date=6 November 2019 |access-date=November 3, 2015 |newspaper=The Washington Post}}</ref> Bilimsel makaleler için özetler sağlamak üzere [[doğal dil işleme]]deki gelişmeleri kullanır.<ref name="Hao 18Nov2020">{{Cite web |last=Hao |first=Karen |date=November 18, 2020 |title=An AI helps you summarize the latest in AI |url=https://www.technologyreview.com/2020/11/18/1012259/ai-summarizes-science-papers-ai2-semantic-scholar/ |access-date=2021-02-16 |website=MIT Technology Review |language=en}}</ref> Semantic Scholar ekibi, yapay zekanın [[doğal dil işleme]], [[makine öğrenimi]], [[İnsan-bilgisayar etkileşimi]] ve [[bilgi çekme]] alanlarında kullanımını aktif olarak araştırmaktadır.<ref>{{Cite web|title=Semantic Scholar Research|url=https://research.semanticscholar.org/|access-date=2021-11-22|website=research.semanticscholar.org}}</ref>


⚫
Semantic Scholar [[bilgisayar bilimi]], [[yer bilimleri]] ve [[nörobilim]] konularını çevreleyen bir veri tabanı olarak başladı.<ref name=":0">{{Cite journal|last=Fricke|first=Suzanne|date=2018-01-12|title=Semantic Scholar|url=http://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/280|journal=Journal of the Medical Library Association|language=en|volume=106|issue=1|pages=145–147|doi=10.5195/jmla.2018.280|s2cid=45802944|issn=1558-9439}}</ref> Ancak 2017'de sistem, [[biyomedikal]] literatürü külliyatına dahil etmeye başladı.<ref name=":0" /> Eylül 2022 itibariyle, artık bilimin her alanından 200 milyonun üzerinde yayını içermektedir.<ref>{{cite news |last1=Matthews |first1=David |title=Drowning in the literature? These smart software tools can help |url=https://www.nature.com/articles/d41586-021-02346-4 |access-date=5 September 2022 |work=Nature |date=1 September 2021 |quote=...the publicly available corpus compiled by Semantic Scholar — a tool set up in 2015 by the Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, Washington — amounting to around 200 million articles, including preprints.}}</ref>
⚫
'''Semantic Scholar''', Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde geliştirilen ve Kasım 2015'te halka açık olarak yayınlanan bilimsel literatür için [[Yapay zekâ|yapay zeka]] destekli bir araştırma aracıdır. <ref name="Eunjung Cha 3Nov2015">{{Haber kaynağı|url=https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/|başlık=Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try.|erişimtarihi=November 3, 2015|arşivtarihi=6 November 2019|arşivurl=https://web.archive.org/web/20191106162910/https://www.washingtonpost.com/news/to-your-health/wp/2015/11/02/paul-allens-ai-research-group-unveils-program-that-aims-to-shake-up-how-we-search-scientific-knowledge-give-it-a-try/|yazarlar=Eunjung Cha|tarih=3 November 2015|çalışma=The Washington Post}}</ref> Bilimsel makaleler için özetler sağlamak üzere [[Doğal dil işleme|doğal dil işlemedeki]] gelişmeleri kullanır. <ref name="Hao 18Nov2020">{{Web kaynağı|url=https://www.technologyreview.com/2020/11/18/1012259/ai-summarizes-science-papers-ai2-semantic-scholar/|başlık=An AI helps you summarize the latest in AI|erişimtarihi=2021-02-16|tarih=November 18, 2020|dil=en|çalışma=MIT Technology Review|ilk=Karen}}</ref> Semantic Scholar ekibi, yapay zekanın [[doğal dil işleme]], [[makine öğrenimi]], [[İnsan-bilgisayar etkileşimi|İnsan-Bilgisayar etkileşimi]] ve [[Bilgi çekme|bilgi alma]] alanlarında kullanımını aktif olarak araştırmaktadır. <ref>{{Web kaynağı|url=https://research.semanticscholar.org/|başlık=Semantic Scholar Research|erişimtarihi=2021-11-22|çalışma=research.semanticscholar.org}}</ref>

⚫
Semantic Scholar [[bilgisayar bilimi]], yer bilimi ve [[Yer bilimleri|nörobilim]] konularını çevreleyen bir veri tabanı olarak [[Nörobilim|başladı]]. <ref name=":0">{{Akademik dergi kaynağı|url=http://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/280|başlık=Semantic Scholar|yazarlar=Fricke|tarih=2018-01-12|sayı=1|dil=en|sayfalar=145–147|çalışma=Journal of the Medical Library Association|cilt=106|issn=1558-9439|doi=10.5195/jmla.2018.280|ilk=Suzanne}}</ref> Ancak 2017'de sistem, biyomedikal literatürü külliyatına dahil etmeye başladı. <ref name=":0" /> Eylül 2022 itibariyle, artık bilimin her alanından 200 milyonun üzerinde yayını içermektedir. <ref>{{Haber kaynağı|url=https://www.nature.com/articles/d41586-021-02346-4|başlık=Drowning in the literature? These smart software tools can help|erişimtarihi=5 September 2022|yazarlar=Matthews|tarih=1 September 2021|çalışma=Nature|alıntı=...the publicly available corpus compiled by Semantic Scholar — a tool set up in 2015 by the Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, Washington — amounting to around 200 million articles, including preprints.}}</ref>


== Teknoloji ==
== Teknoloji ==
Semantic Scholar, bilimsel literatürün tek cümlelik bir özetini sunar. Amaçlarından biri, mobil cihazlarda çok sayıda başlığı ve uzun özetleri okumanın zorluğunu ele almaktı.<ref name="Grad 24Nov2020">{{Haber kaynağı|url=https://techxplore.com/news/2020-11-ai-tool-lengthy-papers-sentence.html|başlık=AI tool summarizes lengthy papers in a sentence|erişimtarihi=2021-02-16|yazarlar=Grad|tarih=November 24, 2020|dil=en|çalışma=Tech Xplore|ilk=Peter}}<cite class="citation news cs1" data-ve-ignore="true" id="CITEREFGrad2020">Grad, Peter (November 24, 2020). [https://techxplore.com/news/2020-11-ai-tool-lengthy-papers-sentence.html "AI tool summarizes lengthy papers in a sentence"]. ''Tech Xplore''<span class="reference-accessdate">. Retrieved <span class="nowrap">2021-02-16</span></span>.</cite></ref> Ayrıca her yıl yayınlanan üç milyon bilimsel makalenin okuyucuya ulaşmasını sağlamayı amaçlamaktadır, çünkü bu literatürün sadece yarısının okunduğu tahmin edilmektedir.<ref>{{Web kaynağı|url=https://venturebeat.com/2019/10/23/allen-institutes-semantic-scholar-now-searches-across-175-million-academic-papers/|başlık=Allen Institute's Semantic Scholar now searches across 175 million academic papers|erişimtarihi=2021-02-16|tarih=2019-10-23|dil=en-US|çalışma=VentureBeat}}</ref>
Semantic Scholar, bilimsel literatürün tek cümlelik bir özetini sunar. Amaçlarından biri, mobil cihazlarda çok sayıda başlığı ve uzun özetleri okumanın zorluğunu ele almaktı.<ref name="Grad 24Nov2020">{{Cite news |last=Grad |first=Peter |date=November 24, 2020 |title=AI tool summarizes lengthy papers in a sentence |url=https://techxplore.com/news/2020-11-ai-tool-lengthy-papers-sentence.html |access-date=2021-02-16 |work=Tech Xplore |language=en}}</ref> Ayrıca her yıl yayınlanan üç milyon bilimsel makalenin okuyucuya ulaşmasını sağlamayı amaçlamaktadır, çünkü bu literatürün sadece yarısının okunduğu tahmin edilmektedir.<ref>{{Cite web |date=2019-10-23 |title=Allen Institute's Semantic Scholar now searches across 175 million academic papers |url=https://venturebeat.com/2019/10/23/allen-institutes-semantic-scholar-now-searches-across-175-million-academic-papers/ |access-date=2021-02-16 |website=VentureBeat |language=en-US}}</ref>


Yapay zeka, bir kağıdın özünü yakalamak için kullanılır ve onu "soyutlayıcı" bir teknikle oluşturur.<ref name="Hao 18Nov2020">{{Web kaynağı|url=https://www.technologyreview.com/2020/11/18/1012259/ai-summarizes-science-papers-ai2-semantic-scholar/|başlık=An AI helps you summarize the latest in AI|erişimtarihi=2021-02-16|tarih=November 18, 2020|dil=en|çalışma=MIT Technology Review|ilk=Karen}}<cite class="citation web cs1" data-ve-ignore="true" id="CITEREFHao2020">Hao, Karen (November 18, 2020). [https://www.technologyreview.com/2020/11/18/1012259/ai-summarizes-science-papers-ai2-semantic-scholar/ "An AI helps you summarize the latest in AI"]. ''MIT Technology Review''<span class="reference-accessdate">. Retrieved <span class="nowrap">2021-02-16</span></span>.</cite></ref> Proje, geleneksel alıntı analizi yöntemlerine bir anlamsal analiz katmanı eklemek ve makalelerden ilgili şekilleri, tabloları, varlıkları ve mekanları çıkarmak için [[makine öğrenimi]], [[doğal dil işleme]] ve makine görüşünün bir kombinasyonunu kullanır.<ref name="Bohannon">{{Akademik dergi kaynağı|url=https://www.science.org/content/article/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era|başlık=A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era|erişimtarihi=12 November 2016|arşivtarihi=29 April 2020|arşivurl=https://web.archive.org/web/20200429134813/https://www.sciencemag.org/news/2016/11/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era|yazarlar=Bohannon|tarih=11 November 2016|çalışma=[[Science (journal)|Science]]|doi=10.1126/science.aal0371|ilk=John|citeseerx=live}}</ref> <ref>{{Q kaynağı|Q108172042}}</ref>
Yapay zeka, bir kağıdın özünü yakalamak için kullanılır ve onu "soyutlayıcı" bir teknikle oluşturur.<ref name="Hao 18Nov2020"/> Proje, geleneksel alıntı analizi yöntemlerine bir anlamsal analiz katmanı eklemek ve makalelerden ilgili şekilleri, tabloları, varlıkları ve mekanları çıkarmak için [[makine öğrenimi]], [[doğal dil işleme]] ve makine görüşünün bir kombinasyonunu kullanır.<ref name="Bohannon">{{Cite journal |last=Bohannon |first=John |date=11 November 2016 |title=A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era |url=https://www.science.org/content/article/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era |url-status=live |journal=[[Science (journal)|Science]] |doi=10.1126/science.aal0371 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200429134813/https://www.sciencemag.org/news/2016/11/computer-program-just-ranked-most-influential-brain-scientists-modern-era |archive-date=29 April 2020 |access-date=12 November 2016}}</ref><ref>{{Cite Q | Q108172042 }}</ref>


[[Google Akademik|Google Scholar]] ve [[PubMed|PubMed'in]] aksine Semantic Scholar, bir makalenin en önemli ve etkili unsurlarını vurgulamak için tasarlanmıştır. <ref>{{Web kaynağı|url=https://ijlls.org/index.php/ijlls/announcement/view/1|başlık=Semantic Scholar|erişimtarihi=2021-11-09|çalışma=International Journal of Language and Literary Studies}}</ref> Yapay zeka teknolojisi, araştırma konuları arasındaki gizli bağlantıları ve bağlantıları belirlemek için tasarlanmıştır. <ref>{{Kitap kaynağı|başlık=Driving Science Information Discovery in the Digital Age|dil=en|sayfalar=91|yayıncı=Chandos Publishing|yıl=2021|isbn=978-0-12-823724-3|ilk=Svetla}}</ref> Daha önce atıfta bulunulan arama motorları gibi Semantic Scholar da Microsoft Academic Knowledge Graph, Springer Nature's SciGraph ve Semantic Scholar Corpus gibi grafik yapılarından yararlanır. <ref>{{Kitap kaynağı|başlık=Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, 2020, Proceedings, Part I|dil=en|sayfalar=254|yer=Cham, Switzerland|yayıncı=Springer Nature|yıl=2020|isbn=978-3-030-45438-8}}</ref>
[[Google Akademik|Google Scholar]] ve [[PubMed|PubMed'in]] aksine Semantic Scholar, bir makalenin en önemli ve etkili unsurlarını vurgulamak için tasarlanmıştır.<ref>{{Cite web|url=https://ijlls.org/index.php/ijlls/announcement/view/1|title=Semantic Scholar
|website=International Journal of Language and Literary Studies|access-date=2021-11-09}}</ref> Yapay zeka teknolojisi, araştırma konuları arasındaki gizli bağlantıları ve bağlantıları belirlemek için tasarlanmıştır.<ref>{{Cite book|last=Baykoucheva|first=Svetla|title=Driving Science Information Discovery in the Digital Age|publisher=Chandos Publishing|year=2021|isbn=978-0-12-823724-3|pages=91|language=en}}</ref> Daha önce atıfta bulunulan arama motorları gibi Semantic Scholar da Microsoft Academic Knowledge Graph, Springer Nature's SciGraph ve Semantic Scholar Corpus gibi grafik yapılarından yararlanır.<ref>{{Cite book|last1=Jose|first1=Joemon M.|title=Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, 2020, Proceedings, Part I|last2=Yilmaz|first2=Emine|last3=Magalhães|first3=João|last4=Castells|first4=Pablo|last5=Ferro|first5=Nicola|last6=Silva|first6=Mário J.|last7=Martins|first7=Flávio|publisher=Springer Nature|year=2020|isbn=978-3-030-45438-8|location=Cham, Switzerland|pages=254|language=en}}</ref>


Semantic Scholar tarafından barındırılan her makaleye Semantic Scholar Corpus ID (kısaltılmış S2CID) adı verilen benzersiz bir tanımlayıcı atanır. Aşağıdaki giriş bir örnektir:
Semantic Scholar tarafından barındırılan her makaleye Semantic Scholar Corpus ID (kısaltılmış S2CID) adı verilen benzersiz bir tanımlayıcı atanır. Aşağıdaki giriş bir örnektir:


:: {{Akademik dergi kaynağı|başlık=The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus|yazarlar=Liu|id={{S2CID|211099356}}|tarih=March 2020|sayı=2|çalışma=Journal of Travel Medicine|kaynak=none|cilt=27|pmid=32052846|doi=10.1093/jtm/taaa021}}
:: {{Cite journal <!-- Citation bot bypass-->|last1=Liu |first1=Ying |last2=Gayle |first2=Albert A |last3=Wilder-Smith |first3=Annelies |last4=Rocklöv |first4=Joacim |date=March 2020 |title=The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus |journal=Journal of Travel Medicine |volume=27 |issue=2 |pmid=32052846|doi=10.1093/jtm/taaa021 |id={{S2CID|211099356}} |ref=none}}


Semantic Scholar'ın kullanımı ücretsizdir ve benzer arama motorlarının aksine (örn. [[Google Akademik|Google Scholar]] ) bir ödeme duvarının arkasındaki materyali aramaz. <ref name=":1">{{Akademik dergi kaynağı|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1049/sfw2.12011|başlık=Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role|yazarlar=Hannousse|tarih=2021|sayı=1|dil=en|sayfalar=126–146|çalışma=IET Software|cilt=15|issn=1751-8814|doi=10.1049/sfw2.12011|ilk=Abdelhakim}}</ref> <ref name=":0">{{Akademik dergi kaynağı|url=http://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/280|başlık=Semantic Scholar|yazarlar=Fricke|tarih=2018-01-12|sayı=1|dil=en|sayfalar=145–147|çalışma=Journal of the Medical Library Association|cilt=106|issn=1558-9439|doi=10.5195/jmla.2018.280|ilk=Suzanne}}<cite class="citation journal cs1" data-ve-ignore="true" id="CITEREFFricke2018">Fricke, Suzanne (2018-01-12). [http://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/280 "Semantic Scholar"]. ''Journal of the Medical Library Association''. '''106''' (1): 145–147. [[Sayısal nesne tanımlayıcısı|doi]]:[[doi:10.5195/jmla.2018.280|10.5195/jmla.2018.280]]. [[Uluslararası Standart Süreli Yayın Numarası|ISSN]]&nbsp;[//www.worldcat.org/issn/1558-9439 1558-9439]. [[S2CID (tanımlayıcı)|S2CID]]&nbsp;[https://api.semanticscholar.org/CorpusID:45802944 45802944].</cite></ref>
Semantic Scholar'ın kullanımı ücretsizdir ve benzer arama motorlarının aksine (örn. [[Google Akademik|Google Scholar]] ) bir ödeme duvarının arkasındaki materyali aramaz.<ref name=":1">{{Cite journal|last=Hannousse|first=Abdelhakim|date=2021|title=Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1049/sfw2.12011|journal=IET Software|language=en|volume=15|issue=1|pages=126–146|doi=10.1049/sfw2.12011|s2cid=234053002|issn=1751-8814}}</ref><ref name=":0" />


Bir çalışma Semantic Scholar'ın arama yeteneklerini sistematik bir yaklaşımla karşılaştırdı ve arama motorunun verileri ortaya çıkarmaya çalışırken %98,88 oranında doğru olduğunu buldu. <ref name=":1">{{Akademik dergi kaynağı|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1049/sfw2.12011|başlık=Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role|yazarlar=Hannousse|tarih=2021|sayı=1|dil=en|sayfalar=126–146|çalışma=IET Software|cilt=15|issn=1751-8814|doi=10.1049/sfw2.12011|ilk=Abdelhakim}}<cite class="citation journal cs1" data-ve-ignore="true" id="CITEREFHannousse2021">Hannousse, Abdelhakim (2021). [https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1049/sfw2.12011 "Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role"]. ''IET Software''. '''15''' (1): 126–146. [[Sayısal nesne tanımlayıcısı|doi]]:[[doi:10.1049/sfw2.12011|10.1049/sfw2.12011]]. [[Uluslararası Standart Süreli Yayın Numarası|ISSN]]&nbsp;[//www.worldcat.org/issn/1751-8814 1751-8814]. [[S2CID (tanımlayıcı)|S2CID]]&nbsp;[https://api.semanticscholar.org/CorpusID:234053002 234053002].</cite></ref> Aynı çalışma, çeşitli alıntı araçlarının yanı sıra [[Metadata|meta verileri]] araştırmak için araçlar da dahil olmak üzere diğer Semantic Scholar işlevlerini inceledi. <ref name=":1" />
Bir çalışma Semantic Scholar'ın arama yeteneklerini sistematik bir yaklaşımla karşılaştırdı ve arama motorunun verileri ortaya çıkarmaya çalışırken %98,88 oranında doğru olduğunu buldu.<ref name=":1" /> Aynı çalışma, çeşitli alıntı araçlarının yanı sıra [[Metadata|meta verileri]] araştırmak için araçlar da dahil olmak üzere diğer Semantic Scholar işlevlerini inceledi.<ref name=":1" />


== Kullanıcı ve yayın sayısı ==
== Kullanıcı ve yayın sayısı ==

Sayfanın 18.10, 4 Ocak 2023 tarihindeki hâli

Semantic Scholar
URLsemanticscholar.org
Site türüWeb arama motoru
Kuruluş tarihiKasım 2015 (8 yıl önce) (2015-11)

Semantic Scholar, Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde geliştirilen ve Kasım 2015'te halka açık olarak yayınlanan bilimsel literatür için yapay zekâ destekli bir araştırma aracıdır.[1] Bilimsel makaleler için özetler sağlamak üzere doğal dil işlemedeki gelişmeleri kullanır.[2] Semantic Scholar ekibi, yapay zekanın doğal dil işleme, makine öğrenimi, İnsan-bilgisayar etkileşimi ve bilgi çekme alanlarında kullanımını aktif olarak araştırmaktadır.[3]

Semantic Scholar bilgisayar bilimi, yer bilimleri ve nörobilim konularını çevreleyen bir veri tabanı olarak başladı.[4] Ancak 2017'de sistem, biyomedikal literatürü külliyatına dahil etmeye başladı.[4] Eylül 2022 itibariyle, artık bilimin her alanından 200 milyonun üzerinde yayını içermektedir.[5]

Teknoloji

Semantic Scholar, bilimsel literatürün tek cümlelik bir özetini sunar. Amaçlarından biri, mobil cihazlarda çok sayıda başlığı ve uzun özetleri okumanın zorluğunu ele almaktı.[6] Ayrıca her yıl yayınlanan üç milyon bilimsel makalenin okuyucuya ulaşmasını sağlamayı amaçlamaktadır, çünkü bu literatürün sadece yarısının okunduğu tahmin edilmektedir.[7]

Yapay zeka, bir kağıdın özünü yakalamak için kullanılır ve onu "soyutlayıcı" bir teknikle oluşturur.[2] Proje, geleneksel alıntı analizi yöntemlerine bir anlamsal analiz katmanı eklemek ve makalelerden ilgili şekilleri, tabloları, varlıkları ve mekanları çıkarmak için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve makine görüşünün bir kombinasyonunu kullanır.[8][9]

Google Scholar ve PubMed'in aksine Semantic Scholar, bir makalenin en önemli ve etkili unsurlarını vurgulamak için tasarlanmıştır.[10] Yapay zeka teknolojisi, araştırma konuları arasındaki gizli bağlantıları ve bağlantıları belirlemek için tasarlanmıştır.[11] Daha önce atıfta bulunulan arama motorları gibi Semantic Scholar da Microsoft Academic Knowledge Graph, Springer Nature's SciGraph ve Semantic Scholar Corpus gibi grafik yapılarından yararlanır.[12]

Semantic Scholar tarafından barındırılan her makaleye Semantic Scholar Corpus ID (kısaltılmış S2CID) adı verilen benzersiz bir tanımlayıcı atanır. Aşağıdaki giriş bir örnektir:

Liu, Ying; Gayle, Albert A; Wilder-Smith, Annelies; Rocklöv, Joacim (March 2020). "The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus". Journal of Travel Medicine. 27 (2). doi:10.1093/jtm/taaa021. PMID 32052846. S2CID 211099356. 

Semantic Scholar'ın kullanımı ücretsizdir ve benzer arama motorlarının aksine (örn. Google Scholar ) bir ödeme duvarının arkasındaki materyali aramaz.[13][4]

Bir çalışma Semantic Scholar'ın arama yeteneklerini sistematik bir yaklaşımla karşılaştırdı ve arama motorunun verileri ortaya çıkarmaya çalışırken %98,88 oranında doğru olduğunu buldu.[13] Aynı çalışma, çeşitli alıntı araçlarının yanı sıra meta verileri araştırmak için araçlar da dahil olmak üzere diğer Semantic Scholar işlevlerini inceledi.[13]

Kullanıcı ve yayın sayısı

Ocak 2018 itibariyle, biyomedikal makaleler ve konu özetleri ekleyen bir 2017 projesinin ardından, Semantic Scholar külliyatında bilgisayar bilimi ve biyotıptan 40 milyondan fazla makale yer aldı. [14] Mart 2018'de, Amazon Alexa platformu için makine öğrenimi girişimleri geliştiren Doug Raymond, Semantic Scholar projesini yönetmesi için işe alındı. [15] Ağustos 2019 itibarıyla, Microsoft Academic Graph kayıtlarının eklenmesinin ardından dahil edilen makalelerin meta verilerinin (gerçek PDF'ler değil) sayısı 173 milyonu [16] aştı. [17] 2020'de Semantic Scholar ve University of Chicago Press Journals arasındaki bir ortaklık, University of Chicago Press altında yayınlanan tüm makalelerin Semantic Scholar külliyatında bulunmasını sağladı. [18] 2020'nin sonunda Semantic Scholar 190 milyon makaleyi indeksledi. [19]

2020'de Semantic Scholar kullanıcıları ayda yedi milyona ulaştı. [6]

Ayrıca bakınız

Kaynakça

Dış bağlantılar

  1. ^ Eunjung Cha, Ariana (3 November 2015). "Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try". The Washington Post. 6 November 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: November 3, 2015. 
  2. ^ a b Hao, Karen (November 18, 2020). "An AI helps you summarize the latest in AI". MIT Technology Review (İngilizce). Erişim tarihi: 2021-02-16. 
  3. ^ "Semantic Scholar Research". research.semanticscholar.org. Erişim tarihi: 2021-11-22. 
  4. ^ a b c Fricke, Suzanne (2018-01-12). "Semantic Scholar". Journal of the Medical Library Association (İngilizce). 106 (1): 145–147. doi:10.5195/jmla.2018.280. ISSN 1558-9439. 
  5. ^ Matthews, David (1 September 2021). "Drowning in the literature? These smart software tools can help". Nature. Erişim tarihi: 5 September 2022. ...the publicly available corpus compiled by Semantic Scholar — a tool set up in 2015 by the Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, Washington — amounting to around 200 million articles, including preprints. 
  6. ^ a b Grad, Peter (November 24, 2020). "AI tool summarizes lengthy papers in a sentence". Tech Xplore (İngilizce). Erişim tarihi: 2021-02-16.  Kaynak hatası: Geçersiz <ref> etiketi: "Grad 24Nov2020" adı farklı içerikte birden fazla tanımlanmış (Bkz: Kaynak gösterme)
  7. ^ "Allen Institute's Semantic Scholar now searches across 175 million academic papers". VentureBeat (İngilizce). 2019-10-23. Erişim tarihi: 2021-02-16. 
  8. ^ Bohannon, John (11 November 2016). "A computer program just ranked the most influential brain scientists of the modern era". Science. doi:10.1126/science.aal0371. 29 April 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 November 2016. 
  9. ^ Christopher Clark; Santosh Kumar Divvala (2016), PDFFigures 2.0: Mining figures from research papers, Proceedings of the 16th ACM/IEEE-CS on Joint Conference on Digital Libraries - JCDL '16 , Wikidata Q108172042
  10. ^ "Semantic Scholar". International Journal of Language and Literary Studies. Erişim tarihi: 2021-11-09. 
  11. ^ Baykoucheva, Svetla (2021). Driving Science Information Discovery in the Digital Age (İngilizce). Chandos Publishing. s. 91. ISBN 978-0-12-823724-3. 
  12. ^ Jose, Joemon M.; Yilmaz, Emine; Magalhães, João; Castells, Pablo; Ferro, Nicola; Silva, Mário J.; Martins, Flávio (2020). Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbon, Portugal, April 14–17, 2020, Proceedings, Part I (İngilizce). Cham, Switzerland: Springer Nature. s. 254. ISBN 978-3-030-45438-8. 
  13. ^ a b c Hannousse, Abdelhakim (2021). "Searching relevant papers for software engineering secondary studies: Semantic Scholar coverage and identification role". IET Software (İngilizce). 15 (1): 126–146. doi:10.1049/sfw2.12011. ISSN 1751-8814. 
  14. ^ "AI2 scales up Semantic Scholar search engine to encompass biomedical research". GeekWire (İngilizce). 2017-10-17. 2018-01-19 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2018-01-18. 
  15. ^ "Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More". GeekWire. 2018-05-02. 2018-05-10 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2018-05-09. 
  16. ^ "Semantic Scholar". Semantic Scholar. 11 August 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 August 2019. 
  17. ^ "AI2 joins forces with Microsoft Research to upgrade search tools for scientific studies". GeekWire. 2018-12-05. 2019-08-25 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 2019-08-25. 
  18. ^ "The University of Chicago Press joins more than 500 publishers working with Semantic Scholar to improve search and discoverability". RCNi Company Limited (İngilizce). Erişim tarihi: 2021-11-22. 
  19. ^ "Semantic Scholar Adds 25 Million Scientific Papers in 2020 Through New Publisher Partnerships" (PDF). Semantic Scholar. December 14, 2020. Erişim tarihi: November 22, 2021.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Semantic_Scholar&oldid=29032744" sayfasından alınmıştır