Semantic Scholar 是由美国人工智能研究机构 Allen Institute for AI（AI2）开发的免费学术搜索引擎，旨在利用人工智能技术帮助学者高效地发现和理解科学文献。自 2015 年发布以来，已成为全球科研人员广泛使用的工具之一。

🔍 核心功能

• AI 驱动的文献搜索与推荐：Semantic Scholar 使用自然语言处理和机器学习技术，提供智能的文献搜索和推荐服务。其 Research Feeds 功能能够根据用户的兴趣和阅读历史，推荐相关的最新研究。

• 自动摘要与关键点提取：为每篇论文生成一段简洁的摘要，帮助用户快速了解文章的核心内容。此外，还能提取图表、表格、引用等关键信息，提升阅读效率。

• Semantic Reader 功能：提供增强型阅读体验，支持在阅读过程中查看引用的简短摘要，帮助用户更好地理解文献内容。

• 开放数据与 API 支持：提供开放的 RESTful API，允许开发者访问作者、论文、引文等数据，支持学术图谱构建和数据分析。

🌐 覆盖领域与数据量

截至 2022 年，Semantic Scholar 已收录超过 2 亿篇学术论文，涵盖计算机科学、生物医学、物理学、社会科学等多个学科领域。其数据来源包括出版商合作、数据提供商和网络爬虫等途径。

🧭 对科研人员的价值

• 高效的文献检索与发现：通过智能搜索和推荐，帮助科研人员快速找到相关领域的最新研究，节省查阅时间。

• 深入的文献理解与分析：自动摘要和关键点提取功能，帮助用户快速理解文献内容，辅助科研决策。

• 开放的数据访问与集成：API 支持使得数据的集成和分析更加便捷，促进科研数据的共享与再利用。

⚠️ 使用注意事项

• 语言支持：Semantic Scholar 主要以英文为主，中文支持有限。用户可以使用浏览器的翻译功能来辅助阅读。

• 文献获取：部分文献可能需要通过出版商的付费渠道获取全文。用户可通过所在机构的图书馆资源或联系作者获取。

🧾 总结

Semantic Scholar 是一款功能强大的学术搜索工具，凭借其 AI 驱动的智能搜索和推荐、自动摘要和关键点提取等功能，极大地提升了科研人员的文献检索和阅读效率。对于从事科研工作的人员来说，Semantic Scholar 是一个不可或缺的工具。