¿Qué es Semantic Scholar y cómo transforma la búsqueda académica?
Descubre qué es Semantic Scholar, el motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial lanzado por el Instituto Allen para la Inteligencia Artificial.
En pocas palabras
- Semantic Scholar fue lanzado públicamente en noviembre de 2015 por el Allen Institute for Artificial Intelligence.
- Utiliza procesamiento de lenguajes naturales para generar resúmenes abstractivos de artículos científicos.
- El número de usuarios activos mensuales alcanzó los siete millones en el año 2020.
¿Qué es Semantic Scholar y cómo transforma la búsqueda académica?
Semantic Scholar es un motor de búsqueda respaldado por un sistema de inteligencia artificial dedicado a trabajar con publicaciones académicas. Desarrollado en el Allen Institute for Artificial Intelligence, se lanzó al público en noviembre de 2015 para abordar los desafíos de la lectura e indexación de la literatura científica global.
¿Cómo surgió y quién desarrolló Semantic Scholar?
El desarrollo de esta plataforma estuvo a cargo del Allen Institute for Artificial Intelligence, una organización de investigación en inteligencia artificial. Su lanzamiento oficial al público ocurrió en noviembre de 2015 bajo la dirección de un equipo enfocado en revolucionar la manera en que los investigadores y estudiantes exploran la literatura científica disponible en formato digital.
¿Qué tecnologías de inteligencia artificial utiliza la plataforma?
Semantic Scholar utiliza avances recientes en el procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y visión artificial. Estas tecnologías permiten captar la esencia de un artículo científico mediante una técnica abstractiva y agregar un factor de análisis semántico a los métodos tradicionales de análisis de citas, facilitando la extracción de figuras y entidades relevantes de los textos.
¿Cuál es el propósito principal de proporcionar resúmenes en una sola frase?
La herramienta fue concebida para proporcionar resúmenes automáticos en una sola frase de artículos científicos. Uno de sus objetivos principales era abordar el desafío de leer numerosos títulos y extensos resúmenes, especialmente en dispositivos móviles, y ayudar a asegurar que una mayor cantidad de la literatura científica anual llegue efectivamente a los lectores.
¿Cómo ha evolucionado el volumen de artículos y el número de usuarios?
El corpus de la plataforma ha crecido exponencialmente desde su creación. En enero de 2018 integró temas biomédicos superando los 40 millones de artículos, cifra que aumentó a más de 173 millones en agosto de 2019 tras incorporar registros de Microsoft Academic. Para el año 2020, la plataforma alcanzó los siete millones de usuarios mensuales.
Sources & Further Reading
- Ariana Eunjung Cha. «Paul Allen's AI research group unveils program that aims to shake up how we search scientific knowledge. Give it a try.». The Washington Post, 2015.
- Karen Hao. «An AI helps you summarize the latest in AI». MIT Technology Review, 2020.
- Peter Grad. «AI tool summarizes lengthy papers in a sentence». techxplore.com, 2020.
Tu voto se guarda en este dispositivo.