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Semantic Scholar | KI-gestütztes Forschungstool

Semantic Scholar verwendet bahnbrechende KI und Ingenieurskunst, um die Semantik wissenschaftlicher Literatur zu verstehen und Forschern dabei zu helfen, relevante Forschung zu entdecken.
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Einführung

Semantic Scholar ist ein revolutionäres KI-gestütztes Forschungswerkzeug für wissenschaftliche Literatur. Entwickelt vom Allen Institute for AI zielt diese kostenlose Plattform darauf ab, den Forschungsprozess zu optimieren und wissenschaftliches Wissen zugänglicher zu machen. Mit seiner umfangreichen Datenbank von über 218 Millionen Artikeln aus allen wissenschaftlichen Bereichen verändert Semantic Scholar die Art und Weise, wie Forscher mit wissenschaftlicher Literatur interagieren und diese nutzen.

Funktion

Umfangreiche wissenschaftliche Datenbank

Semantic Scholar verfügt über eine umfassende Sammlung von 218.958.840 Artikeln aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen und bietet Forschern damit eine Fülle von Informationen auf Abruf.

KI-gestützte Suchfunktionalität

Die Plattform nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um ihre Suchfähigkeiten zu verbessern und ermöglicht Benutzern, schnell und effizient relevante Artikel und Informationen zu finden.

Kostenlose API für Entwickler

Semantic Scholar bietet eine kostenlose API, die es Entwicklern ermöglicht, ihre leistungsstarken Funktionen in eigene Anwendungen und Tools zu integrieren.

Semantic Reader

Dieser innovative erweiterte Reader, der sich derzeit in der Beta-Phase befindet, hat das Potenzial, das wissenschaftliche Lesen zu revolutionieren, indem er es zugänglicher macht und reichhaltige kontextuelle Informationen bereitstellt.

Ressourcen und Community-Engagement

Semantic Scholar bietet verschiedene Ressourcen wie Tutorials, FAQs und einen Blog zur Unterstützung der Benutzer. Es fördert auch das Community-Engagement durch sein Beta-Programm und Social-Media-Kanäle.

Umweltbewusster Ansatz

Durch die Bereitstellung effizienter Forschungswerkzeuge zielt Semantic Scholar darauf ab, den mit KI-Forschung verbundenen CO2-Fußabdruck zu reduzieren.

Inklusive Forschungsumgebung

Die Plattform strebt danach, die Inklusivität in der KI-Forschung zu erhöhen, indem sie wissenschaftliche Literatur einem breiteren Publikum zugänglich macht.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Semantic Scholar?

Semantic Scholar ist ein kostenloses, KI-gestütztes Forschungswerkzeug für wissenschaftliche Literatur, entwickelt vom Allen Institute for AI. Es zielt darauf ab, effiziente und zugängliche Forschungsressourcen für die wissenschaftliche Gemeinschaft bereitzustellen.

Wie kann ich Semantic Scholar für die Forschung nutzen?

Sie können Semantic Scholars massive Datenbank von über 218 Millionen wissenschaftlichen Artikeln nutzen, um Ihre Forschung zu erleichtern. Die KI-gestützte Suchfunktionalität ermöglicht es Ihnen, schnell relevante Artikel aus allen Wissenschaftsbereichen zu finden.

Welche Funktionen bietet Semantic Scholar?

Semantic Scholar bietet:

  • KI-gestützte Suchfunktionalität
  • Eine umfangreiche Datenbank von Forschungsartikeln
  • Kostenlose API für Entwickler
  • Semantic Reader (erweiterter Reader in Beta)
  • Verschiedene Ressourcen (Tutorials, FAQs, Blog)
  • Möglichkeiten zum Community-Engagement

Was ist der Semantic Reader?

Der Semantic Reader ist ein erweiterter Reader, der sich derzeit in der Beta-Phase befindet und darauf ausgelegt ist, das wissenschaftliche Lesen zu revolutionieren, indem er es zugänglicher macht und reichhaltige kontextuelle Informationen bereitstellt. Er ist für ausgewählte Artikel verfügbar.

Kann ich zu Semantic Scholar beitragen?

Ja, Sie können zu Semantic Scholar beitragen durch:

  • Teilnahme am Beta-Programm
  • Nutzung der API für Entwicklungen
  • Engagement in der Community über den Blog und Social-Media-Kanäle

Was ist das Ziel von Semantic Scholar?

Semantic Scholar zielt darauf ab:

  1. Ein effizientes und zugängliches Forschungswerkzeug für die wissenschaftliche Gemeinschaft bereitzustellen
  2. Den mit KI-Forschung verbundenen CO2-Fußabdruck zu verringern
  3. Die Inklusivität in der KI-Forschung zu erhöhen, indem wissenschaftliche Literatur zugänglicher gemacht wird

Neueste Verkehrsdaten

  • Monatliche Besuche

    7.65 M

  • Absprungrate

    49.58%

  • Seiten pro Besuch

    2.85

  • Verweildauer auf der Website(s)

    141.02

  • Weltweites Ranking

    8925

  • Länderranking

    United States 8078

Aktuelle Besuche

Verkehrsquellen

  • Soziale Medien:
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  • Bezahlte Überweisungen:
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  • E-Mail:
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  • Überweisungen:
    5.47%
  • Suchmaschinen:
    70.79%
  • Direkt:
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