一款基于机器学习的社会科学搜索引擎，完爆谷歌等众多社会科学搜索引擎

科研社会社会活动者、下载、分析古书可能是每天必备的社会活动，现在各种用以博客比较多，例如古书封印，谷歌学术界，虫类酋长，古书酋长，企鹅论文，谷粉学术界等等，今天无意中所推测另外一个封印，推荐给大家，这款学术界中有擎是Semantic Scholar，旨在为全球科学研究社区提供者免费的、认知科学特别设计的和推测用以以及全站资源。

Semantic Scholar 由怀特认知科学科学研究员推出，其认知科学科学研究领域包括自然语言处理、认知科学、人机交互和程序语言。借助于认知科学技术，可以从古书评注中所选定最重要的关键字或短语，具体古书的科学研究主题，也可以从古书中所浓缩数学公式，呈现在古书检索链接，并不只能帮助适用者迅速了解古书的主要内容。

开启首页，其检索链接如下图：

输入“Annuity”，将谷歌学术界和Semantic Scholar透过对比，谷歌学术界出现的结果蓝，想尽办法寻觅自己只能的比较烦

而Semantic Scholar下可以注意到会出现二级，另外右侧可以必需对结果透过相似性，中有用数目号召力及新旧透过顺序排列，更能迅速准备寻觅所需资料了。

结果下面提供者了很多信息，下面有未关门的pdf暗示可以开启古书透过下载，另外也可以预设到SSRN、Springer、pubmed博客，这样一来开启短文可以注意到摘要、数学公式、被中有数目、参考古书及相关古书。

可以注意到被中有古书和参考古书都设置了二级，比较新奇了。

仍要点击“Influence”可以拍照历史学家号召初衷，历史学家号召初衷主要包括历史学家所发表的古书数量、H指数、总被中有数目、很低号召力中有用数目、历史学家本人所备受其他历史学家影响上述情况、备受历史学家本人影响的上述情况等内容。

更多关于Semantic Scholar的功能，适用技巧及问题全面性自行拍照

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