# Semantic Scholar

Semantic Scholar 是一款免费的科研文献发现工具，帮助研究人员搜索、评估和整理来自不同学科的论文，并通过摘要、引用背景、推荐和提醒跟踪新研究。

- Findings24: <https://findings24.com/zh-CN/tools/semantic-scholar>
- 网站: <https://semanticscholar.org>
- 价格: Free
- 分类: AI搜索引擎, AI 论文摘要, AI 研究助手

## 什么是 Semantic Scholar？

Semantic Scholar 是一款免费的 AI 驱动工具，用于发现、评估和整理科学文献。它帮助研究人员查找不同科学领域的论文，通过摘要和引用背景评估论文的相关性，并通过个性化推荐和提醒跟踪新研究。该服务还通过 Academic Graph API 和开放研究数据集提供论文与作者数据。

## Semantic Scholar 能做什么？

### 跨学科论文搜索

搜索超过 2.14 亿篇论文，并按领域、作者、期刊或会议、出版物类型和日期范围缩小结果范围。

### 论文摘要与引用背景

计算机科学、生物学和医学领域近 6000 万篇论文提供 TLDR 摘要。引用工具可识别高影响力引用；引用列表还可以将引用分类为背景、方法或结果。

### 包含研究链接的论文页面

论文页面会展示提取出的图表、表格和主题等信息，以及引用和参考文献。在有相关内容时，网站还可以列出相关视频、演示文稿、代码库、临床试验和媒体报道。

### 个人文献库与 Research Feed

将论文保存到文件夹，批量导出引用，并分享公开文件夹。为文件夹启用 Research Feed 后，系统会根据已保存的论文和相关性反馈生成论文推荐。

### 提醒与研究仪表板

为选定的论文和作者设置新论文或新引用的电子邮件提醒。对于已登录用户，仪表板会集中展示信息流推荐和提醒更新。

### Academic Graph API 与开放数据集

REST API 提供有关论文、作者、引用、出版场所以及相关资源的学术数据，包括推荐内容和数据集访问。Semantic Scholar 还发布 S2AG 和 S2ORC 等研究数据集。

## 使用场景

### 调研一个研究领域

跨学科搜索，然后按领域、日期、作者或出版场所筛选论文，建立重点阅读清单。

### 阅读前筛选论文

利用现有的 TLDR 摘要、论文页面详情和引用背景，判断哪些出版物值得进一步研读。

### 跟踪最新文献

为文献库文件夹创建 Research Feed，或设置论文和作者提醒，以跟踪推荐内容、新论文和引用。

### 分享精选阅读清单

将论文整理到公开文献库文件夹中并与合作者分享；合作者可以将该文件夹复制到自己的文献库。

### 构建研究数据应用

使用 Academic Graph API 或可下载的数据集获取学术元数据，为研究发现或分析工具提供支持。

## 常见问题

### Semantic Scholar 是免费使用的吗？

该研究工具被描述为免费。API 也可使用，大多数端点公开且无需身份验证，但受共享速率限制约束；部分端点需要 API 密钥。

### 使用论文库和信息流需要账户吗？

访问在线文献库需要登录账户。登录后可将论文保存到文件夹，然后为文件夹启用 Research Feed，以接收推荐，包括通过电子邮件接收推荐。

### 可以导出哪些引用格式？

“Cite”选项提供 BibTeX、MLA、APA 和 Chicago 格式。文献库文件夹还支持批量导出引用。

### 所有 AI 辅助论文工具都适用于每篇论文吗？

不适用。TLDR 摘要覆盖计算机科学、生物学和医学领域近 6000 万篇论文。Ask This Paper 仅适用于部分论文，并且仅在英文论文上进行过测试；主题页面目前仅限于计算机科学。

## 快速信息

- **产品类别**: 科学文献搜索与发现
- **主要用户**: 研究人员及其他科学文献读者
- **访问方式**: 免费的基于网页的研究工具
- **搜索语料库**: 超过 2.14 亿篇论文
- **API 数据规模**: API 页面所述为 24.9 亿条引用和 7900 万名作者
- **网站**: semanticscholar.org