Semantic Scholar

Semantic Scholar — это бесплатная академическая поисковая система на базе ИИ, разработанная Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2), некоммерческой исследовательской организацией, основанной Полом Алленом в 2014 году. Сервис индексирует более 235 миллионов академических статей по всем дисциплинам и применяет ИИ для того, чтобы сделать научную литературу более доступной и удобной для поиска.

Сервис активно поддерживается, никаких уведомлений о закрытии или изменении в сторону платного доступа не поступало. AI2 продолжает финансировать и развивать его как общественное благо для научного сообщества.

Текущие возможности ИИ включают резюме TLDR (сгенерированные ИИ однопредложенческие аннотации к статьям), Semantic Reader (бета-версия) с функцией скимминга, выделяющей разделы Goal, Method и Result в большинстве англоязычных статей по компьютерным наукам с arXiv, карточки цитирования, персонализированные встроенные ссылки на источники, определения по запросу и интеграцию с Hypothesis для аннотирования. Исследователи и разработчики могут получить доступ к базовым данным через Academic Graph API (S2AG).

Цены: Semantic Scholar полностью бесплатен — веб-интерфейс, все функции ИИ и API S2AG не требуют оплаты, платных тарифов нет. Публичные конечные точки API имеют ограничение в 1000 запросов в секунду, распределяемое между всеми неавторизованными пользователями; доступны бесплатные API-ключи, но начальный лимит для авторизованных запросов составляет всего 1 запрос в секунду, при этом более высокие лимиты можно получить по запросу.

Ограничения: Semantic Scholar — это инструмент поиска и обнаружения информации: он не извлекает структурированные данные из статей так, как это делает Elicit, и не классифицирует цитирования как подтверждающие или противоречащие, как это делает Scite. Охват по дисциплинам широк, но глубина проработки различается, а функция скимминга пока в основном ограничена статьями по компьютерным наукам с arXiv. Разработчикам, использующим API, следует учитывать общие ограничения по частоте запросов.

Лучше всего подходит исследователям, студентам и разработчикам, которым нужна бесплатная, всеобъемлющая академическая поисковая система с возможностями семантического поиска и доступом к API — особенно как дополнение к Elicit или Scite для решения конкретных исследовательских задач.