Поиск по Citrus это поисковая система на основе сходства для научной литературы. Это поможет вам найти тесно связанные публикации, выбрав семенную бумагу и изучив результаты, обусловленные выбранными показателями сходства. Он использует графические и текстовые методы машинного обучения для сравнения статей и работает на базе Open Research Corpus Семантического ученого.
Что он делает
- Позволяет выбрать семенную бумагу и быстро найти соответствующую работу, не просеивая нерелевантные результаты.
- Использует несколько мер сходства, чтобы определить, что означает «связанный» (Сеть цитирования, Сходство контента и другие).
- Предоставляет обзор тесно связанной работы, помогая исследователям понять ландшафт вокруг темы с первого взгляда.
- Он работает на реальном источнике индексации, взятом из Open Research Corpus Семантического Ученого, охватывающего более 200 миллионов публикаций и около 2 миллиардов цитат.
Как Citrus определяет родство
- Сеть цитированияНаходит документы с аналогичными связями в сети цитирования с вашим семенем.
- КонтентНаходит статьи с аналогичными концепциями, идеями или исследовательскими вопросами в своих тезисах и названиях.
- За кулисами Citrus вычисляет сходство бумаги с помощью графика и текстовых методов машинного обучения.
Как использовать Citrus Search
- Выберите семенную бумагу это представляет вашу интересующую тему.
- Начните поиск выбирая меру сходства (например, Сеть цитирования, Контент) или сначала добавьте дополнительные исходные документы.
- Посмотреть обзор тесно связанной работы, обычно представленной на временной шкале или в обобщенном виде.
Данные и кредиты
- Citrus индексирует данные, предоставленные Semantic Scholar’s Open Research Corpus.
- Корпус включает в себя крупномасштабный набор данных публикаций и цитирований для поддержки всестороннего анализа взаимосвязанности.
Безопасность и охват
- Предназначен для академических исследований и открытия литературы.
- Пользователи должны проверить результаты и рассмотреть несколько сигналов сходства для надежных обзоров литературы.
Основные характеристики
- Открытие литературы на основе семян: начните с выбранной статьи и изучите соответствующую работу
- Меры множественного сходства (Citation Network, Content) для гибкого исследования
- Сроки/обзор соответствующих публикаций
- Крупномасштабный источник данных: интеграция Semantic Scholar Open Research Corpus
- Быстрая навигация для эффективных обзоров литературы
- Обратная связь: вопросы отчета или предложения по улучшению
