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科学文献の発見と理解を促進する研究ツール。

Overview of Semantic Scholar

One of the highlighted research papers on Semantic Scholar is "Green AI" by Roy Schwartz, Jesse Dodge, N.A. Smith, and Oren Etzioni (2020). The paper discusses the importance of creating efficiency in AI research to reduce its carbon footprint and enhance inclusivity. It argues that deep learning studies should not require significant financial resources, advocating for more sustainable practices in AI research.

Key Features of Semantic Scholar

• Comprehensive Database : Semantic Scholar offers access to over 217 million papers from various fields of science, ensuring a wide coverage of research topics.

• AI-Powered Search : Utilizes artificial intelligence to enhance search capabilities, making it easier for users to find relevant papers and articles.

• Semantic Reader : Available in beta, Semantic Reader is an augmented reading feature that aims to make scientific reading more accessible and contextually rich.

• API for Developers : Provides a new and improved API that includes paper search functionality, better documentation, and increased stability. This allows developers to build scholarly applications with ease.

• Free Access : Semantic Scholar is freely accessible, making scientific literature more available to researchers and scholars worldwide.

仕組み

Semantic Scholar employs AI technologies to parse and understand the content and context of scientific papers. This involves:

よくある質問

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