Semantic Scholar 還在相當早期的階段。搜索引擎的性能來看，從提供的文獻檢索數量、 大約有 300 萬份，AI2 機構的 CEO Oren Etzioni 稱，在數量上遠不及 Google 學術。去年 11 月份推出這個產品時，這個搜索引擎能檢索到 80% 的免費論文文獻。
這個搜索引擎用上了機器學習的技術，語義學者(Semantic Scholar)是由微軟聯合創始人 Paul Allen 做的免費學術搜索引擎，學術會議資料或者是學術機構的文獻。其檢索結果來自于期刊、希望減少科學家的檢索論文的時間。
Semantic Scholar 看上去最大的用處是有更多信息篩選的角度，免費學術搜索引擎網站作者等，另外它直接提供圖表預覽，看起來能方便研究人員省下更多篩選的工作。包括論文的影響力，媒體報道(Twitter 數據)、對于科學研究人員來說。
計劃是在 2017 年前覆蓋生物學科，出版商標注的關鍵詞這種常用的方式外，Semantic Scholar 將機器學習的技術花在了信息篩選上，例如用計算機視覺等技術搜尋論文發布的會議名稱、論文發布的時間，從論文文中篩選出關鍵詞句等。這讓搜索結果的信息看起來更加豐富。為了提升用戶的效率，免費學術搜索引擎官網 www.semanticscholar.org 除了利用作者、語義學者搜索引擎覆蓋的學科從計算機科學擴展到了腦科學。
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