Semantic Scholar | |
---|---|
URL | Semantic Scholar |
Тип сайта | поиск по научным публикациям |
Регистрация | FB, Twitter, Google |
Язык (-и) | английский |
Владелец | Алленовский институт искусственного интеллекта |
Начало работы | ноябрь 2015 года |
Текущий статус | работает и развивается |
Страна |
Наукометрия |
Индексы: |
---|
• Хирша |
• Кардашьян |
• РИНЦ |
• g-индекс |
• i-индекс |
• CiteScore |
Агрегаторы: |
- Scopus |
- Web of Science (WoS) |
- Google Scholar |
- Microsoft Academic |
- PubMed |
- Semantic Scholar |
- eLibrary.Ru |
- ИСТИНА МГУ |
Термины: |
Индекс цитирования (ИЦ) |
Импакт-фактор (ИФ) |
Инфометрия |
Библиометрия |
Гиперавторство |
ResearcherID |
Рецензирование |
DOI |
Прочее: |
- Научные журналы |
- Открытый доступ |
- Хищнические журналы |
- Список Билла |
- Плата за публикацию |
Наукометрия |
Semantic Scholar (англ. Semantic Scholar (S2) — поисковая интернет-платформа, разработанная в Институте искусственного интеллекта Аллена[англ.]. Проект был запущен в 2015 году[1]. Поиск научных публикаций производится с поддержкой искусственного интеллекта для статей в научных журналах[2]. Поисковый сервис комбинирует машинное обучение, обработку естественного языка и машинного зрения, чтобы добавить слой семантического анализа к традиционным методам анализа цитирования[3]. Semantic Scholar выделяет наиболее важные статьи, а также связи между ними.
Авторизация в поисковой системе осуществляется через Фейсбук, Твиттер и Google. Для каждой найденной статьи приводится аннотация, данные по цитированию и его динамике и ссылка на ресурс, где можно найти полный текст статьи[4].
По состоянию на январь 2018 года, после проекта 2017 года, в котором были добавлены биомедицинские статьи и тематические резюме, корпус Semantic Scholar теперь включает более 40 миллионов статей по информатике и биомедицине[5]. В марте 2018 года Даг Рэймонд, который разработал инициативы в области машинного обучения для платформы Amazon Alexa, был нанят для руководства проектом Semantic Scholar[6].