اگه به کار تحقیق و پژوهش مشغول باشی حتماً اسم Semantic Scholar رو شنیدی و سؤالی که برای خیلی‌ها پیش می‌آد اینه که اصلاً کاربرد Semantic Scholar چیه و چرا باید ازش استفاده کرد؟
قبل از هر چیزی بذارین جواب یکی از این سؤالا رو بدم، Semantic Scholar یک موتور جست و جوی کارهای علمی تحقیقاتی (مقاله، کتاب و…) است و تقریباً کاربردی شبیه به Google Scholar داره و در ادامه با تمام ویژگی‌های این موتور جست و جوی قوی آشنا می‌شیم پس تا انتهای این بلاگ همراهمون باشین.
در این مقاله می‌خوانیم :
Semantic Scholar چیست؟
موتور جستجوی Semantic Scholar یک موتور جستجوی علمیه که توسط نیتینگهام اینستیتو (The Allen Institute) توسعه داده شده. همونطور که گفتیم این موتور جستجو برای جستجوی مقالات علمی تو حوزه‌های مختلف علمی استفاده می‌شه و از تکنولوژی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای ارائه نتایج بهتر استفاده می‌کنه.
یکی از ویژگی‌های منحصر به فرد Semantic Scholarاینه که تحلیل‌های دقیقی از مقالات مختلف ارائه می‌ده که شامل شاخص‌هایی مثل تعداد بارگیری، تعداد نقل قول، تعداد مراجع و … است. این موتور جستجو همچنین قابلیت جستجوی مقالات علمی را بر اساس موضوع، نویسنده، نام مجله و سال انتشار رو هم داره.
با استفاده از Semantic Scholar، می‌تونید به راحتی به مقالات علمی با کیفیت بالا دسترسی پیدا کنین و با توجه به تحلیل‌های دقیق اون‌ها، تصمیم بگیرین که کددومشون به دردتون می‌خوره. این موتور جستجو به عنوان یکی از پرکاربردترین موتورهای جستجوی علمی تو دنیا شناخته شده و توسط پژوهشگران، دانشجویان و علاقه‌مندان به علم و تحقیق به طور گسترده استفاده می‌شه.
نیاز به ترجمه مقاله داری و قیمت و کیفیت ترجمه برات مهمه؟
آشنایی با موتور جستجوی سمانتیک اسکولار
محققان، دانشمندان اساتید دانشگاه و دانشجویان سراسر جهان هر سال حدود 2.5 میلیون مقاله علمی چاپ می‌کنن و از سال 1665 تا به امروز بیش از 50 میلیون مقاله علمی منتشر شده. علاوه بر این، سرعت انتشار این مقالات علمی توسط محققان روز به روز در حال افزایشه و به خاطر همین دانشمندان نمی‌تونن تمامی مقاله‌های منتشر شده تو حوزه تخصصی خودشون رو مطالعه کنن و بخاطر همین تعداد زیاد مقالات جستجوی یک مقاله خاص می‌تونه بسیار دشوار و وقت گیر باشه. اینجاست که Paul Allen، یکی از موسسان مایکروسافت و مدیر موسسه خصوصی Allen Institute for Artificial Intelligence وارد عمل شد و جدیدترین دستاورد Allen Institue که یک موتور جستجو به نام Semantic Scholar بود رو طراحی و معرفی کرد، سمانتیک اسکولار می‌تونه هر مقاله‌ای رو که می‌خواین رو به راحتی با استفاده فناوری یادگیری ماشینی و سایر سیستم‌های هوش مصنوعی براتون پیدا کنه.
موتور جستجوی سمانتیک اسکولار از نوامبر سال 2015 میلادی با تمرکز بر مقالات علوم کامپیوتر شروع به کار کرد و این سرویس الان توسعه پیدا کرده و مقالات مربوط به علوم اعصاب رو هم پشتیبانی می‌کنه، به این ترتیب پایگاه داده سمانتیک اسکولار الان از بیش از 10 میلیون مقاله علمی در پایگاه خودش ذخیره کرده.
مقایسه Semantic Scholar با سایر موتورهای جستجو
در واقع موتور جست و جو Semantic Scholar با توجه به ویژگی‌هایی که داره می‌تونه تو حوزه علوم کامپیوتر و اعصاب جایگزین Google Scholar بشه چون برای تجزیه و تحلیل تک تک مقالات از سیستم‌های هوش مصنوعی و الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنه. درسته Google Scholar و PubMed هم منابع مفیدی هستن ولی زمانی که حرف از فراداده، تحلیل و سرچ دقیق باشه، نمی‌تونن عملکرد مطلوبی داشته باشن، برای مثال اینکه نام این نویسنده یا مقاله چند بار تو مقالات دیگه ذکر شده یا این که این مقاله روی چه ارگانیسمی تست شده یا اینکه آیا این مقاله به فلان متغیر اختلاطی اشاره کرده یا نه؟ اینا سؤال‌هاییه که موتور جست و جوی Semantic Scholarمی‌تونه بهشون جواب بده ولی بقیه موتور های جست و جوی مقاله نه.
موتور Semantic Scholar تمامی متن مقاله را تحلیل می‌کنه و با توجه به اینکه تو اون حوزه به خصوص صدها هزار مقاله رو مطالعه و تحلیل کرده، می‌تونه به خوبی به دنبال عبارات کلیدی که از نظرش اهمیت بالایی دارن، بگرده. این موتور جستجو از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنه به این ترتیب می‌تونه تشخیص بده که یک مقاله در حال بررسی نتایج روی یک موضوع جدیده یا نتایج یک تحقیق و تجربه دیگه رو مورد بررسی کرده و به همین روش می‌تونه به جزییات بسیار کلیدی مثل متدها، مواد، نوع حیوانات و نواحی خاصی از مغز که مورد تست قرار گرفته‌ان دسترسی پیدا کنه. نتایج سرچ در Semantic Scholar بسیار سریع نمایش داده می شن، ارتباط بالایی با موضوع مورد جستجو دارند و به خوبی دسته بندی شده‌ان.
اشتراک گذاری مقاله
مقالات مرتبط
