学生や研究者にとって、学術的な検索エンジンは必要不可欠なツールですが、Google Scholarに代わる、研究者のニーズに対応した新しい学術的検索エンジン、Semantic Scholarが登場しました。

googlescholarがディープウェブの研究に最も適しているのに対し、Semantic Scholarは人工知能という、今後ますます向上していくであろう複雑な技術を動かしているのです。

人工知能型検索エンジン

意味論者は現在、主に神経学とコンピュータサイエンスの分野で活動している。この開発の背景には、マイクロソフトの共同創業者であるポール・アレンと彼の非営利団体「アレン人工知能研究所」の存在がある。

Google Scholarはより広範な基盤を持ち、2億件以上の論文をインデックスしています。Googleの検索友は、これらの記事で作成されたインデックスをキーワードで検索します。従来の検索エンジンと同様に、関連性に基づいてソースをランク付けします。各出典の全文、および出典の著者、論文の出版物、学術文献に引用された頻度。

意味論者は、キーワードではなく機械学習を用いて、研究論文の「理解度」を高める。検索プログラムは、意味解析、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの高度な技術で重要な特徴を抽出します。また、画像や表、見出しなどから情報を抽出することで、テキストにとどまらない情報を提供します。

学術的な検索では、重要な引用文献を特定することが重要な作業の一つである。研究論文の質を直接的に示す指標となる。すべての引用が同じ重みで評価されるわけではありません。意味論研究者は、どの論文がより適切であるか、あるいはその論文がさらなる研究にどのように貢献するかを、情報に基づいた判断で確認します。人工知能が高品質なフィルターのように作用し、引用の混乱を回避することができます。

googlescholarとsemantic scholarの両方を使用する。

意味論者は、まだグーグルの学者の影に隠れている。コンピュータサイエンスや神経科学に限定した1,000万件以上の研究論文は、それに比べれば矮小なものです。また、googlescholarでは、幅広い分野での多言語検索が可能です。

しかし、googlescholarの良い代替品となることを目指し、近い将来、さらにその範囲を拡大する予定です。

試してみたところ、Google Scholarはどこが自分に合っていないのか？

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