Semantic Scholar – 免费的、基于ai的科学文献研究工具

强大的AI驱动的科研工具，它通过提供广泛的科学文献资源和先进的搜索功能，极大地促进了学术研究和知识探索

一、Semantic Scholar概述

Semantic Scholar是一款由微软联合创始人Paul Allen旗下的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，AI2）于2015年推出的免费学术搜索引擎 . 它旨在利用AI技术帮助用户从海量的学术文献中筛选有用信息，解决信息超载的问题。最初聚焦于计算机科学领域，之后逐渐扩展到多个学科领域。目前已收录超过2亿篇学术文献，涵盖所有学科领域，即STM（科学、技术和医学）与SSH（社会科学与人文），例如生物学、医学、计算机科学、工程、环境科学等众多学科领域的学术期刊、学术会议及学术机构的学术文献，语种目前主要为英语，也计划在将来支持其他语言 .

该引擎利用机器学习、数据挖掘、自然语言处理和计算机视觉等技术，具有多种功能。例如可以从文献文本中挑选出最重要的关键词或短语来确定研究主题，能够提取文献中的图表并呈现在检索页面以帮助使用者快速理解文献主要内容。它还可以提前对引用的文献进行分类，包括高影响力引用次数、引用方法、引用背景和引用结果四类 . ab65d8722ab271425380f766e13e0361

二、Semantic Scholar的特点和优势

1. AI驱动智能化

Semantic Scholar是基于人工智能技术的学术搜索引擎，这使其具有很强的智能分析能力。通过机器学习技术，它可以快速筛选信息。例如，在输入搜索词时，能够迅速从海量的学术文献数据库中找到与研究课题相关的有用信息，特别是在一个包含众多学科、多种类型文献的数据库查询某一特定主题（如新型电池材料的研究进展）时，可快速定位到相关的论文和研究成果，从而大大减少科研人员的检索时间，有效解决信息超载的问题。而且还能利用AI解读按钮，对复杂的学术内容进行分析和总结，让科研人员无需精读整篇文献就能获取关键信息，快速理解文献的核心观点和研究成果，这种智能内容解读的功能极大地提升了科研人员研究的效率 .

2. 免费开放性

作为一款免费的学术搜索引擎，这一特性为众多科研人员尤其是预算有限的科研人员和学生提供了极大的便利。与一些付费的学术资源相比，无需支付任何费用就可以使用Semantic Scholar强大的搜索和分析功能来进行科研文献的检索与研究，降低了学术研究的门槛，使得更多人能够受益于这个工具开展学术探索 .

3. 海量文献覆盖

目前，Semantic Scholar已经覆盖了海量的学术文献，拥有超过2亿份科学文献资源，涵盖的学科范围极其广泛，几乎包括了所有的学科领域（如科学、技术、医学、社会科学、人文科学等多方面的众多学科），为跨学科研究提供了丰富的资料来源。无论是从纵向的深度研究还是横向的跨学科探索，科研人员都能从中找到所需的文献 .

4. 开发者友好接口

它提供了开发者友好的API接口，满足了不同科研系统集成或个性化定制的需求。这一特性有利于推动科研工具朝着多样化和个性化的方向发展，方便开发者根据具体的需求进行二次开发，从而将Semantic Scholar更好地与其他科研系统或者工具进行整合，提升整体的科研效率和便利性，促进学术资源更好地被利用和挖掘 .

三、Semantic Scholar的应用场景

1. 科研人员的文献检索

对于科学研究人员来说，Semantic Scholar是一个得力的工具。例如在检索某一特定领域专家（如美国著名经济学家、全世界引用率较高的尤金·法玛（Eugene F. Fama）教授发表的学术论文）时，能够利用它的常规信息检索功能和特色功能快速获取相关文献。它可以帮助科研人员更快地找到符合需求的重要文献，并辨别一篇文章引用的参考文献是否具有重要的参考价值。在科研过程中，当研究人员需要深入探究某一具体的研究问题时，如寻找关于量子通信的安全性方面的文献，只需简单在Semantic Scholar官网的搜索框输入研究主题就能够得到大量相关的文献资源，大大提高了研究效率 .

2. 跟踪领域最新研究趋势

Semantic Scholar能够帮助研究人员及时了解自己领域内的最新研究趋势。由于它不断更新收录的文献，能够快速地将领域内的新研究呈现出来。科研人员可以通过定期使用这个搜索引擎来跟踪新知识产生的脉搏，让自己始终站在学科的前沿。当设置特定领域或者关键词的关注提醒后，一旦有新的论文或引用出现在Semantic Scholar上就可以收到通知 .

3. 辅助论文写作与研究

在撰写论文时，Semantic Scholar也能发挥重要作用。一方面，它有助于论文的文献综述部分，使作者能够全面、快速地找到相关领域的已有研究成果，从而深入评估前人工作的优势与不足。比如在研究某种新药的治疗效果相关论文写作时，可以借助Semantic Scholar找到所有已经发表的关于该药物的药理学、临床试验等相关文献。另一方面，在论文构建过程中，通过Semantic Scholar找到的高影响力和最相关的文献可以为论文提供坚实的理论依据，提高论文的质量 .

四、Semantic Scholar与其他学术搜索引擎的比较

1. 与谷歌学术（Google Scholar）对比

主页面与信息展示：从主页面设计来看，Semantic Scholar的设计更加丰富一些，而谷歌学术则比较简约。在搜索结果的信息展示方面，两者有所差异。例如在进行一个不太热门文章的搜索时，谷歌学术的信息显示相对简单，并且只显示搜索的文章，而Semantic Scholar的结果中会展示很多与其高度相关的文章，这样对于用户来说可能信息展示上更加丰富全面，但有些人可能会觉得略显杂乱。此外，谷歌学术直接进入文章来源的网页，而Semantic Scholar会进入二级网页，此网页内有额外的功能，如‘related papers’（显示高度相关文章来方便系统性了解整个研究方向）以及‘chat with paper’（可以和AI就文章进行提问展开对话）功能，这是谷歌学术所不具备的特色功能，在系统性学习和初步交流方面Semantic Scholar更具优势。但是在准确检索不太常见的学术文章方面，谷歌学术可能会在准确性上优于Semantic Scholar，不过Semantic Scholar有AI辅助功能能够展现更多相关资源提供不同角度信息 .
数据库规模：谷歌学术作为大规模的学术搜索引擎，拥有相当广泛的数据库。相比之下，Semantic Scholar的数据库规模相对较小，虽然Semantic Scholar涵盖的文献数量也非常多，但在目前阶段还无法与谷歌学术相比。例如谷歌学术覆盖到的来自各个学术机构、出版社的文献总量在数量上处于领先位置。不过Semantic Scholar在自己构建的数据库基础上可以实现更为深度的AI分析和理解文章结果呈现等功能 .

2. 与其他学术搜索引擎对比

与微软学术搜索（Microsoft Academic Search）等相比，在探索不同领域间的联系以及提供发现式体验方面，Semantic Scholar具有独特的优势。Semantic Scholar能够生成科学家之间的学术交流关系等功能，而其他通用学术搜索引擎难以提供这样类似的对学术关系深入挖掘的功能。像必应学术、百度学术等在文献来源、覆盖学科范围等一般性的学术搜索功能上各有自己的特点，但Semantic Scholar在AI智能分析文献和提供独特检索结果方面会更突出。例如Semantic Scholar能够识别文章中的关键部分（如方法、材料、动物类型、大脑测试区域等关键细节），并且根据算法提前对引用文献进行分类等事源于内部AI算法对文章的深度解析而不是简单地匹配搜索词，这是很多传统的基于词频匹配搜索引擎所无法提供的独特能力 .

五、如何使用Semantic Scholar进行高效检索

1. 基本检索操作

Semantic Scholar是利用AI技术的学术搜索引擎，用户无需学习大量的检索技巧即可进行操作。以搜索Artificial Intelligence为例，用户可以直接输入“Artificial Intelligence”（不区分大小写）进行检索，如果要进行词组搜索，给词组加上英文半角双引号，表示词组作为一个整体出现不被拆分，如“Artificial Inteligence”。不过需要注意的是，Semantic Scholar目前几乎不支持布尔逻辑算符（如AND、OR、NOT），也不支持截词符，并且不支持识别缩写和首字母缩略词，如果要获得准确结果，最好输入完整的字词，但支持对作者姓名进行扩展查询 .

2. 调整检索结果

搜索结果排序：Semantic Scholar的默认搜索结果按照相关度排序（Sort by Relevance），用户还可以根据自己的需求选择按被引次数（Sort by Citation Count）、最有影响力论文（Sort by Most Influential Papers）、新近度排序（Sort by Recency）等方式进行排序。例如，如果想要查找在某研究领域中的经典、权威性较高的论文，可以按被引次数排序，如果关心领域内最近的研究动态则可选择新近度排序。
搜索结果筛选（Filters）：Semantic Scholar的搜索结果可以按多个维度进行筛选，如研究领域（Fields of Study）、时间范围（Date Range）、有PDF（Has PDF）、出版物类型（Publication Type）、作者（Author）、期刊与会议（Journals&Conferences）等，通过精确筛选可以得到更加精准的搜索结果。比如只想查看2020 – 2024年之间出版的关于计算机科学领域某一主题的具有PDF的期刊文章，可以分别选择对应的筛选条件来缩小搜索范围实现精准查找 .