Based on the information provided in the search results, here are the key details about Semantic Scholar:
## Overview
- Semantic Scholar is a free, AI-powered research tool for scientific literature developed by the Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)[1][2][3].
- It uses natural language processing, machine learning, and other AI techniques to understand the semantics and extract meaningful information from scientific papers[1][3].
- Semantic Scholar aims to help researchers discover relevant literature, overcome information overload, and accelerate the research process[1][3].
## Core Features
1. **Summarization**: Semantic Scholar provides one-sentence summaries of papers using an "abstractive" technique powered by AI[1][3].
2. **Research Recommendations**: It offers an adaptive research recommender called "Research Feeds" that uses AI to suggest the latest relevant papers based on the user's interests[1].
3. **Semantic Reader**: An augmented reader that provides in-line citation cards, key point highlights, and contextual information to enhance reading comprehension[1].
4. **Citation Analysis**: Semantic Scholar analyzes citation networks, identifies influential papers and authors, and visualizes citation metrics and author influence scores[1][3].
5. **Full-Text Search**: Unlike Google Scholar, Semantic Scholar focuses on indexing full-text papers that are freely available, avoiding paywalls[3].
## Technology
- Semantic Scholar leverages techniques like natural language processing, machine vision, and machine learning to extract relevant information (figures, tables, entities, venues) from papers[1].
- It utilizes knowledge graphs like the Microsoft Academic Knowledge Graph and SciGraph to uncover hidden connections between research topics[1].
- Semantic Scholar assigns each paper a unique identifier called the Semantic Scholar Corpus ID (S2CID) for tracking and citation purposes[1].
## Scope and Growth
- Initially focused on computer science, geoscience, and neuroscience, Semantic Scholar expanded to include biomedical literature in 2017[3].
- As of September 2022, it has indexed over 200 million publications from all fields of science[1].
- In 2020, Semantic Scholar reached 7 million users per month and partnered with the University of Chicago Press to include their journal articles[1].
In summary, Semantic Scholar is an innovative AI-powered research tool that aims to revolutionize the way researchers discover, access, and comprehend scientific literature by leveraging cutting-edge AI techniques like natural language processing, machine learning, and knowledge extraction[1][2][3][4][5].
Citations:
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_Scholar
[2] https://www.semanticscholar.org
[3] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5764585/
[4] https://www.youtube.com/watch?v=01TqmHouKLw
[5] https://www.researchgate.net/publication/322459826_Semantic_Scholar
검색 결과에 제공된 정보를 바탕으로 Semantic Scholar에 대한 주요 세부 정보는 다음과 같습니다.
## 개요
- Semantic Scholar는 Allen Institute for Artificial Intelligence(AI2)[1][2][3]에서 개발한 과학 문헌을 위한 무료 AI 기반 연구 도구입니다.
- 자연어 처리, 기계 학습 및 기타 AI 기술을 사용하여 과학 논문에서 의미를 이해하고 의미 있는 정보를 추출합니다[1][3].
- Semantic Scholar는 연구자들이 관련 문헌을 발견하고, 정보 과부하를 극복하며, 연구 과정을 가속화하도록 돕는 것을 목표로 합니다[1][3].
## 핵심 기능
1. **요약**: Semantic Scholar는 AI가 제공하는 "추상적" 기술을 사용하여 논문의 한 문장 요약을 제공합니다[1][3].
2. **연구 추천**: AI를 활용하여 사용자의 관심 분야에 따라 최신 관련 논문을 추천하는 "연구 피드"라는 적응형 연구 추천기를 제공합니다[1].
3. **Semantic Reader**: 독해력을 향상시키기 위해 인라인 인용 카드, 주요 요점 하이라이트 및 문맥 정보를 제공하는 증강 리더입니다[1].
4. **인용 분석**: Semantic Scholar는 인용 네트워크를 분석하고, 영향력 있는 논문과 저자를 식별하고, 인용 지표와 저자 영향 점수를 시각화합니다[1][3].
5. **전체 텍스트 검색**: Google Scholar와 달리 Semantic Scholar는 유료화를 피하면서 자유롭게 사용할 수 있는 전체 텍스트 논문을 색인화하는 데 중점을 둡니다[3].
## 기술
- Semantic Scholar는 자연어 처리, 머신 비전, 머신 러닝과 같은 기술을 활용하여 논문에서 관련 정보(그림, 표, 엔터티, 장소)를 추출합니다[1].
- Microsoft Academic Knowledge Graph 및 SciGraph와 같은 지식 그래프를 활용하여 연구 주제 간의 숨겨진 연관성을 찾아냅니다[1].
- Semantic Scholar는 추적 및 인용 목적을 위해 각 논문에 S2CID(Semantic Scholar Corpus ID)라는 고유 식별자를 할당합니다[1].
## 범위 및 성장
- 처음에는 컴퓨터 과학, 지구과학, 신경과학에 초점을 맞춘 Semantic Scholar가 2017년에 생명의학 문헌까지 포함하도록 확장되었습니다[3].
- 2022년 9월 현재 모든 과학 분야에서 2억 개가 넘는 출판물을 색인화했습니다[1].
- 2020년에 Semantic Scholar는 월간 사용자 수 700만 명에 도달했으며 University of Chicago Press와 제휴하여 저널 기사를 포함했습니다[1].
요약하면, Semantic Scholar는 자연어 처리, 기계 학습, 지식 추출과 같은 최첨단 AI 기술을 활용하여 연구자가 과학 문헌을 발견, 액세스 및 이해하는 방식에 혁명을 일으키는 것을 목표로 하는 혁신적인 AI 기반 연구 도구입니다[1][ 2][3][4][5].
인용:
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_Scholar
[2] https://www.semanticscholar.org
[3] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5764585/
[4] https://www.youtube.com/watch?v=01TqmHouKLw
[5] https://www.researchgate.net/publication/322459826_Semantic_Scholar