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J-GLOBAL ID：201802254464256172   整理番号：18A0095949

深さ学習に基づく学術検索エンジンであるSemantic Scholar【JST・京大機械翻訳】

Semantic Scholar: Academic Search Engine Based on Deep Learning

著者 (2件)： Xie Zhimin (北京化工大学図書館 北京 100029) ,  Guo Qianling (北京化工大学図書館 北京 100029)
資料名： Qingbao Zazhi  (Qingbao Zazhi)
巻： 36  号： 8  ページ： 175-182  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3718A  ISSN： 1002-1965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： [目的/意義]AlphaGoによる李石の戦い後に、人工知能の研究と発展は注目されている。これまでに、深さ学習のSemantic Scholar無料学術検索エンジンの登場に基づき、科学研究者たちが学術文献資源を検索し、選別するために新たな体験をもたらした。【方法】本論文は,人工知能,機械学習,および深さ学習の間の関係を紹介することに基づいて,Semantic Scholarの検索機能を紹介して,文献に基づく学術的影響評価の機能を分析した。また、Semantic Scholarと現行の主流学術検索エンジンGoogle Scholar、Microsoft Academic、必応学術と百学学術との比較研究を行った。[結果/結論]Semantic Scholarは機械学習により異なる引用間の影響力の差異を系統的に理解でき、引用内容分析に基づく学術影響力評価指標を提案した。しかし、情報源、学科の範囲、検索機能と個性化サービスの機能については、さらに改善する必要がある。最後に、今後の学術検索エンジンの発展展望を提出した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検索エンジン ,  情報源 ,  人工知能 ,  機械学習
準シソーラス用語： 評価指標 ,  内容分析 ,  引用 ,  Google ,  影響評価 ,  科学研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  学術 ,  検索エンジン