Semantic Scholar

Semantic Scholar 是由美国艾伦人工智能研究所（AI2）推出的AI驱动型学术搜索引擎，致力于帮助研究人员更高效地查找、理解与引用学术论文。平台整合自然语言处理与机器学习技术，对超过2亿篇学术论文进行智能分析，提供精准推荐、引用上下文、影响力评分等功能，广泛服务于计算机科学、生物医学、神经科学、教育学、社会科学等领域。

1. AI加持，智能提取核心信息与科研脉络
   Semantic Scholar 能从论文中提取摘要、关键词、实验方法、引用关系等关键信息，并通过语义理解技术呈现研究主题的演化路径与关联网络，显著提升科研文献阅读效率。

2. 引用上下文可视化，识别真实影响力而非简单计数
   平台不仅显示文章被引用次数，还分析每次引用的语境（是否支持、比较、质疑），帮助用户判断论文在领域内的实际学术价值，规避“被引用≠有用”的传统误区。

3. 主题聚类与关联图谱，追踪前沿研究趋势
   通过自动构建研究主题图谱、合作者网络、论文时间轴等，帮助用户理解某一领域的知识结构与发展路径，适用于综述撰写、课题申报与交叉学科研究。

4. 免费开放，支持API与PDF全文链接
   Semantic Scholar 对用户完全免费，提供直达原始期刊或开放获取版本的链接，部分内容可直接浏览 PDF 原文。支持数据调用与开发者API集成，适合科研工具平台二次开发。

5. 适合研究者、硕博学生与教师备课使用
   平台界面清晰简洁，支持自然语言搜索与高级筛选条件，适合进行论文开题文献查找、教学内容准备、学术写作引用管理等场景，是学术研究的智能助手。

Semantic Scholar 是融合 AI 与学术检索的先行者，正在改变科研人员获取知识与评估研究价值的方式，是提升学术工作效率的创新型平台。