論文の概要: The Semantic Scholar Open Data Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10140v1
- Date: Tue, 24 Jan 2023 17:13:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 12:57:54.509739
- Title: The Semantic Scholar Open Data Platform
- Title（参考訳）: Semantic Scholar Open Data Platform
- Authors: Rodney Kinney, Chloe Anastasiades, Russell Authur, Iz Beltagy,
Jonathan Bragg, Alexandra Buraczynski, Isabel Cachola, Stefan Candra,
Yoganand Chandrasekhar, Arman Cohan, Miles Crawford, Doug Downey, Jason
Dunkelberger, Oren Etzioni, Rob Evans, Sergey Feldman, Joseph Gorney, David
Graham, Fangzhou Hu, Regan Huff, Daniel King, Sebastian Kohlmeier, Bailey
Kuehl, Michael Langan, Daniel Lin, Haokun Liu, Kyle Lo, Jaron Lochner, Kelsey
MacMillan, Tyler Murray, Chris Newell, Smita Rao, Shaurya Rohatgi, Paul
Sayre, Zejiang Shen, Amanpreet Singh, Luca Soldaini, Shivashankar
Subramanian, Amber Tanaka, Alex D. Wade, Linda Wagner, Lucy Lu Wang, Chris
Wilhelm, Caroline Wu, Jiangjiang Yang, Angele Zamarron, Madeleine Van Zuylen,
Daniel S. Weld
- Abstract要約: セマンティック・スカラー(Semantic Scholar、S2)は、学術文献の発見と理解を支援することを目的としたオープンデータプラットフォームおよびウェブサイトである。
我々は、学術的なPDFコンテンツ抽出と知識グラフの自動構築のための最先端技術を用いて、パブリックおよびプロプライエタリなデータソースを組み合わせる。
このグラフには、構造解析されたテキスト、自然言語要約、ベクトル埋め込みなどの高度な意味的特徴が含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.4493235243312
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The volume of scientific output is creating an urgent need for automated
tools to help scientists keep up with developments in their field. Semantic
Scholar (S2) is an open data platform and website aimed at accelerating science
by helping scholars discover and understand scientific literature. We combine
public and proprietary data sources using state-of-the-art techniques for
scholarly PDF content extraction and automatic knowledge graph construction to
build the Semantic Scholar Academic Graph, the largest open scientific
literature graph to-date, with 200M+ papers, 80M+ authors, 550M+
paper-authorship edges, and 2.4B+ citation edges. The graph includes advanced
semantic features such as structurally parsed text, natural language summaries,
and vector embeddings. In this paper, we describe the components of the S2 data
processing pipeline and the associated APIs offered by the platform. We will
update this living document to reflect changes as we add new data offerings and
improve existing services.
- Abstract（参考訳）: 科学的なアウトプットの大量さは、科学者が分野の発展に追随するための自動化ツールの緊急ニーズを生み出している。
セマンティック・スカラー(Semantic Scholar、S2)は、学術文献の発見と理解を支援することを目的としたオープンデータプラットフォームおよびウェブサイトである。
我々は、学術的なPDFコンテンツ抽出と自動知識グラフ構築のための最先端技術を用いて、現在までに最大規模のオープンサイエンス文献グラフであるセマンティックスカラー学術グラフを構築し、200M以上の論文、80M以上の著者、550M以上の論文執筆者、2.4B以上の引用エッジを構築した。
このグラフには構造解析されたテキスト、自然言語要約、ベクター埋め込みといった高度な意味的特徴が含まれている。
本稿では,s2データ処理パイプラインのコンポーネントと,プラットフォームが提供する関連するapiについて述べる。
新しいデータの追加や既存のサービスの改善を反映して、この生きたドキュメントを更新します。
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