Semantic Scholar

Aperçu de Semantic Scholar

L'un des articles de recherche mis en avant sur Semantic Scholar est "Green AI" par Roy Schwartz, Jesse Dodge, N.A. Smith, et Oren Etzioni (2020). L'article traite de l'importance de créer de l'efficacité dans la recherche sur l'IA afin de réduire son empreinte carbone et d'améliorer l'inclusivité. Il affirme que les études sur l'apprentissage profond ne devraient pas nécessiter de ressources financières importantes et plaide en faveur de pratiques plus durables dans la recherche sur l'IA.

Caractéristiques principales de Semantic Scholar

- Base de données complète : Semantic Scholar offre un accès à plus de 217 millions d'articles dans divers domaines scientifiques, garantissant une large couverture des sujets de recherche.

- Recherche assistée par l'IA : L'intelligence artificielle est utilisée pour améliorer les capacités de recherche, ce qui permet aux utilisateurs de trouver plus facilement des documents et des articles pertinents.

- Semantic Reader : Disponible en version bêta, Semantic Reader est une fonction de lecture augmentée qui vise à rendre la lecture scientifique plus accessible et plus riche en contexte.

- API pour les développeurs : fournit une API nouvelle et améliorée qui comprend une fonctionnalité de recherche d'articles, une meilleure documentation et une stabilité accrue. Cela permet aux développeurs de créer facilement des applications savantes.

- Libre accès : Semantic Scholar est librement accessible, rendant la littérature scientifique plus disponible pour les chercheurs et les universitaires du monde entier.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Semantic Scholar utilise des technologies d'intelligence artificielle pour analyser et comprendre le contenu et le contexte des articles scientifiques. Cela implique :