Semantic Scholar: Buscador de Artículos Científicos que Utiliza Inteligencia Artificial
Buscador que utiliza una combinación de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y visión artificial para añadir una capa de análisis semántico a los métodos tradicionales de análisis de citas, y para extraer figuras, entidades y lugares relevantes de los artículos. En comparación con Google Scholar y PubMed, Semantic Scholar está diseñado para destacar los artículos más importantes e influyentes, e identificar las conexiones entre ellos.
La misión en Semantic Scholar es acelerar los avances científicos ayudando a los académicos a localizar y comprender la investigación correcta, hacer conexiones importantes y superar la sobrecarga de información.
La tasa de publicación científica aumenta cada año, con más de 3 millones de artículos publicados en 42,500 revistas solo en 2018. Este flujo de información sin precedentes hace que mantenerse al día con la literatura científica sea un desafío cada vez más urgente para los académicos.
Semantic Scholar se lanzó en 2015 como un proyecto innovador en el Allen Institute for AI, un instituto de investigación sin fines de lucro fundado por el filántropo Paul G. Allen para desarrollar AI que beneficia el bien común. Semantic Scholar aplica inteligencia artificial para extraer el significado de la literatura científica, lo que permite a los académicos navegar la investigación de manera mucho más eficiente que un motor de búsqueda tradicional. Es una herramienta de búsqueda y descubrimiento con respaldo cientifico y académico complementaria a Google, permite filtrar los resultados de búsqueda por diferentes criterios como co-autor, con PDF, área de conocimiento o tipo de publicación.
En caso de que le interese un artículo en particular que no tenga asociado un PDF, contacte a personal del Area de Servicos al Usuario de Biblioteca y envié la cita del artículo al email biblioteca@uahurtado.cl para que lo orienten donde y cómo puede obtener el texto completo en PDF.
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