Un motor de búsqueda académica es una necesidad para cada estudiante o investigador, y ahora hay una alternativa a Google Scholar: Semantic Scholar, un nuevo motor de búsqueda académica que atiende a los investigadores.
Si bien Google Scholar es mejor para la investigación en la web profunda Viaje a la Web oculta: una guía para nuevos investigadores Viaje a la web oculta: una guía para nuevos investigadores Este manual lo llevará a recorrer los diferentes niveles de la web profunda: bases de datos y información disponible en revistas académicas. Finalmente, llegaremos a las puertas de Tor. Leer más, Semantic Scholar ejecuta una tecnología sofisticada que solo mejorará con cada año que se ejecuta: inteligencia artificial.
El motor de búsqueda basado en inteligencia artificial
Semantic Scholar atiende investigaciones de neurología e informática por el momento. El cofundador de Microsoft, Paul Allen, y su organización sin fines de lucro Allen Institute for Artificial Intelligence están detrás del desarrollo.
Google Scholar tiene una base mucho más amplia y más de 200 millones de documentos en su índice. El hermano de Búsqueda de Google usa palabras clave para navegar a través del índice creado con estos artículos. Funciona como un motor de búsqueda tradicional que clasifica las fuentes según la relevancia. Se considera el texto completo de cada fuente, así como el autor de la fuente, la publicación del artículo y la frecuencia con que se ha citado en la literatura académica.
Semantic Scholar utiliza aprendizaje automático en lugar de palabras clave para mejorar su "comprensión" de un trabajo de investigación. El programa de búsqueda extrae características importantes con la ayuda de tecnologías avanzadas como el análisis semántico, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. También va más allá del texto al extraer información de imágenes, tablas y leyendas.
Una de las tareas cruciales en la búsqueda académica es identificar citas clave . Es un indicador directo de la calidad de un trabajo de investigación. No todas las citas tienen el mismo peso. Semantic Scholar hace un juicio inteligente y verifica qué artículo citado es más relevante o cómo el artículo ha contribuido a futuras investigaciones. La inteligencia artificial funciona como un filtro de alta calidad y ayuda a evitar el desorden de citas.
Use tanto Google Scholar como Semantic Scholar
Semantic Scholar aún se encuentra en las sombras de Google Scholar. En comparación, un poco más de 10 millones de trabajos de investigación restringidos a ciencias de la computación y paleontología de la neurociencia. Además, Google Scholar también puede buscar en múltiples idiomas a través de amplias áreas temáticas.
Pero su objetivo es ser una buena alternativa a Google Scholar y expandir su alcance aún más pronto.
¿Has probado Semantic Scholar? ¿Dónde se adapta Google Scholar?
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