Érudit sémantique

Semantic Scholar est un moteur de recherche basé sur l’ intelligence artificielle pour les Publications académiques développé à l’ Allen Institute for AI et rendu public en novembre 2015. ^[1] Il utilise les avancées du traitement du langage naturel pour fournir des résumés d’articles scientifiques. ^[2] L’équipe Semantic Scholar recherche activement l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le traitement du langage naturel , l’apprentissage automatique , l’interaction homme-ordinateur et la recherche d’informations . ^[3]

Érudit sémantique

Type de site	Moteur de recherche
Créé par	Institut Allen pour l’intelligence artificielle
URL	semanticscholar .org
Lancé	novembre 2015 ( 2015-11 )

Semantic Scholar a commencé comme une base de données sur les sujets de l’informatique , des géosciences et des neurosciences . ^[4] Cependant, en 2017, le système a commencé à inclure la Littérature biomédicale dans son corpus. ^[4] Depuis novembre 2021, ils incluent désormais des publications de tous les domaines scientifiques.

Technologie

Semantic Scholar fournit un résumé en une phrase de la littérature scientifique . L’un de ses objectifs était de relever le défi de la lecture de nombreux titres et de longs résumés sur des appareils mobiles. ^[5] Il cherche également à garantir que les trois millions d’articles scientifiques publiés chaque année parviennent aux lecteurs, car on estime que seule la moitié de cette littérature est lue. ^[6]

L’intelligence artificielle est utilisée pour capturer l’essence d’un article, en le générant grâce à une technique “abstraite”. ^[2] Le projet utilise une combinaison d’ apprentissage automatique , de traitement du langage naturel et de vision artificielle pour ajouter une couche d’ analyse sémantique aux méthodes traditionnelles d’ analyse des citations et pour extraire des chiffres, des tableaux , des entités et des lieux pertinents à partir d’articles. ^{[7] [8]}

Contrairement à Google Scholar et PubMed , Semantic Scholar est conçu pour mettre en évidence les éléments les plus importants et les plus influents d’un article. ^[9] La technologie de l’IA est conçue pour identifier les connexions et les liens cachés entre les sujets de recherche. ^[10] Comme les moteurs de recherche précédemment cités, Semantic Scholar exploite également des structures de graphes, qui incluent Microsoft Academic Knowledge Graph , Springer Nature’s SciGraph et Semantic Scholar Corpus. ^[11]

Chaque article hébergé par Semantic Scholar se voit attribuer un identifiant unique appelé Semantic Scholar Corpus ID (en abrégé S2CID). L’entrée suivante est un exemple :

Liu, Ying; Gayle, Albert A; Wilder-Smith, Annelies; Rocklöv, Joacim (mars 2020). “Le nombre reproducteur de COVID-19 est plus élevé que celui du coronavirus du SRAS”. Journal de médecine de voyage . 27 (2). doi : 10.1093/jtm/taaa021 . PMID 32052846 . S2CID 211099356 .

Semantic Scholar est libre d’utilisation et, contrairement aux moteurs de recherche similaires (c’est-à-dire Google Scholar ), il ne recherche pas le matériel qui se trouve derrière un paywall . ^{[12] [4]}

Une étude a comparé les capacités de recherche de Semantic Scholar à travers une approche systématique et a constaté que le moteur de recherche était précis à 98,88 % lorsqu’il tentait de découvrir les données. ^[12] La même étude a examiné d’autres fonctions de Semantic Scholar, y compris des outils pour étudier les métadonnées ainsi que plusieurs outils de citation. ^[12]

Nombre d’utilisateurs et de publications

En janvier 2018, à la suite d’un projet de 2017 qui a ajouté des articles biomédicaux et des résumés de sujets, le corpus Semantic Scholar comprenait plus de 40 millions d’articles d’ informatique et de biomédecine . ^[13] En mars 2018, Doug Raymond, qui a développé des initiatives d’ apprentissage automatique pour la plateforme Amazon Alexa , a été embauché pour diriger le projet Semantic Scholar. ^[14] En août 2019, le nombre d’articles inclus était passé à plus de 173 millions ^[15] après l’ajout des enregistrements Microsoft Academic Graph . ^[16] En 2020, un partenariat entre Semantic Scholar et laLes revues de presse de l’Université de Chicago ont rendu tous les articles publiés sous la presse de l’Université de Chicago disponibles dans le corpus Semantic Scholar. ^[17] Fin 2020, Semantic Scholar avait indexé 190 millions d’articles. ^[18]

En 2020, les utilisateurs de Semantic Scholar ont atteint sept millions par mois. ^[5]

Voir également

• Analyse des citations – Examen de la fréquence, des modèles et des graphiques des citations dans les documents
• Index des citations – Index des citations entre les publications
• Extraction de connaissances – Création de connaissances à partir de sources structurées et non structurées
• Liste des bases de données académiques et des moteurs de recherche
• Scientométrie – Étude de la mesure et de l’analyse de la science, de la technologie et de l’innovation

Références

1. ^ Eunjung Cha, Ariana (3 novembre 2015). “Le groupe de recherche sur l’IA de Paul Allen dévoile un programme qui vise à bouleverser notre façon de rechercher des connaissances scientifiques. Essayez-le” . Le Washington Post . Archivé de l’original le 6 novembre 2019 . Consulté le 3 novembre 2015 .
2. ^ ^{un b} Hao, Karen (18 novembre 2020). “Une IA vous aide à résumer les dernières nouveautés en matière d’IA” . Examen de la technologie MIT . Récupéré le 16/02/2021 . {{cite web}}: Maint CS1 : url-status ( lien )
3. ^ “Recherche d’érudit sémantique” . research.semanticscholar.org . Récupéré le 22/11/2021 .
4. ^ ^{un bc} Fricke, Suzanne (2018-01-12) ^. « Érudit sémantique » . Journal de l’Association des bibliothèques médicales . 106 (1): 145–147. doi : 10.5195/jmla.2018.280 . ISSN 1558-9439 . S2CID 45802944 .
5. ^ ^{un b} Grad, Peter (24 novembre 2020). “L’outil AI résume les longs articles en une phrase” . TechXplore . Récupéré le 16/02/2021 . {{cite news}}: Maint CS1 : url-status ( lien )
6. ^ “Allen Institute’s Semantic Scholar recherche maintenant dans 175 millions d’articles universitaires” . VentureBeat . 2019-10-23 . Récupéré le 16/02/2021 .
7. ^ Bohannon, John (11 novembre 2016). “Un programme informatique vient de classer les scientifiques du cerveau les plus influents de l’ère moderne” . Sciences . doi : 10.1126/science.aal0371 . Archivé de l’original le 29 avril 2020 . Récupéré le 12 novembre 2016 .
8. ^ Christophe Clark; Santosh Divvala (2016). PDFFigures 2.0 : Chiffres miniers tirés de documents de recherche . Actes de la 16e conférence conjointe ACM/IEEE-CS sur les bibliothèques numériques . ISBN 978-1-4503-4229-2. Wikidata Q108172042 .
9. ^ “L’érudit sémantique” . Revue internationale d’études linguistiques et littéraires . Récupéré le 09/11/2021 .
10. ^ Baykoucheva, Svetla (2021). Stimuler la découverte d’informations scientifiques à l’ère numérique . Édition Chandos. p. 91. ISBN 978-0-12-823724-3.
11. ^ José, Joemon M.; Yilmaz, Emine ; Magalhães, João ; Castells, Pablo; Ferro, Nicola; Silva, Mario J.; Martins, Flavio (2020). Advances in Information Retrieval: 42nd European Conference on IR Research, ECIR 2020, Lisbonne, Portugal, 14-17 avril 2020, Actes, Partie I . Cham, Suisse : Springer Nature. p. 254.ISBN _ 978-3-030-45438-8.
12. ^ ^{un bc Hannousse} , Abdelhakim (2021). “Recherche d’articles pertinents pour les études secondaires en génie logiciel : couverture Semantic Scholar et rôle d’identification” . Logiciel IET . 15 (1): 126–146. doi : 10.1049/sfw2.12011 . ISSN 1751-8814 . S2CID 234053002 .
13. ^ “AI2 étend le moteur de recherche Semantic Scholar pour englober la recherche biomédicale” . Geek Wire . 2017-10-17. Archivé de l’original le 2018-01-19 . Récupéré le 18/01/2018 .
14. ^ “Tech Moves: Allen Instititue Hires Amazon Alexa Machine Learning Leader; Microsoft Chairman Takes on New Investor Role; and More” . Geek Wire. 2018-05-02. Archivé de l’original le 2018-05-10 . Récupéré le 09/05/2018 .
15. ^ “Scholat sémantique” . Chercheur en sémantique . Archivé de l’original le 11 août 2019 . Récupéré le 11 août 2019 .
16. ^ “AI2 s’associe à Microsoft Research pour mettre à niveau les outils de recherche pour les études scientifiques” . Geek Wire . 2018-12-05. Archivé de l’original le 2019-08-25 . Récupéré le 25/08/2019 .
17. ^ “The University of Chicago Press rejoint plus de 500 éditeurs travaillant avec Semantic Scholar pour améliorer la recherche et la découvrabilité” . RCNi Company Limited . Récupéré le 22/11/2021 . {{cite web}}: Maint CS1 : url-status ( lien )
18. ^ Dunn, Adriana (14 décembre 2020). “Semantic Scholar ajoute 25 millions d’articles scientifiques en 2020 grâce à de nouveaux partenariats avec des éditeurs” (PDF) . Chercheur en sémantique . Consulté le 22 novembre 2021 .

Liens externes

Wikidata a les propriétés : ID de sujet Semantic Scholar (P6611) (voir utilisations ) ID d’auteur Semantic Scholar (P4012) (voir utilisations ) ID de corpus Semantic Scholar (P8299) (voir utilisations ) ID papier Semantic Scholar (P4011) (voir utilisations )

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