Un moteur de recherche universitaire est indispensable pour chaque étudiant ou chercheur, et il existe désormais une alternative à Google Scholar : Semantic Scholar, un nouveau moteur de recherche universitaire qui s'adresse aux chercheurs.
Alors que Google Scholar est le meilleur pour la recherche en profondeur sur le Web, Semantic Scholar s'appuie sur une technologie sophistiquée qui ne fera que s'améliorer d'année en année :l'intelligence artificielle.
Semantic Scholar s'adresse pour l'instant à la recherche en neurologie et en informatique. Le co-fondateur de Microsoft, Paul Allen, et son Allen Institute for Artificial Intelligence à but non lucratif sont à l'origine du développement.
Google Scholar a une base beaucoup plus large et plus de 200 millions d'articles dans son index. Le frère de Google Search utilise des mots-clés pour parcourir l'index créé avec ces articles. Il fonctionne comme un moteur de recherche traditionnel qui classe les sources en fonction de leur pertinence. Le texte intégral de chaque source est pris en compte ainsi que l'auteur de la source, la publication de l'article et la fréquence à laquelle il a été cité dans la littérature académique.
Érudit sémantique utilise l'apprentissage automatique plutôt que des mots-clés pour améliorer sa "compréhension" d'un document de recherche. Le programme de recherche extrait des fonctionnalités importantes à l'aide de technologies avancées telles que l'analyse sémantique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Il va également au-delà du texte en extrayant des informations des images, des tableaux et des légendes.
L'une des tâches cruciales de la recherche universitaire consiste à identifier les citations clés . C'est un indicateur direct de la qualité d'un document de recherche. Toutes les citations n'ont pas le même poids. Semantic Scholar porte un jugement intelligent et vérifie quel article cité est le plus pertinent ou comment l'article a contribué à d'autres recherches. L'intelligence artificielle fonctionne comme un filtre de haute qualité et permet d'éviter l'encombrement des citations.
Semantic Scholar est toujours dans l'ombre de Google Scholar. Un peu plus de 10 millions d'articles de recherche limités à l'informatique et aux neurosciences font pâle figure en comparaison. De plus, Google Scholar peut également effectuer des recherches dans plusieurs langues dans de vastes domaines.
Mais son objectif est d'être une bonne alternative à Google Scholar et d'étendre encore plus sa portée prochainement.
Avez-vous essayé Semantic Scholar ? Où Google Scholar vous manque-t-il ?
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