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Semantic Scholar
搜论文时，它先帮你判断这篇值不值得读
一个把「读不读」放在「搜不搜得到」前面的学术搜索。
semanticscholar.org
它是什么
Semantic Scholar 是一个学术文献搜索站，由艾伦人工智能研究所做出来并免费开放。它跟传统文献库最大的分别在于排序依据：不只看关键词命不命中，还看这篇论文被谁引用、在什么句子里被引用。
搜到一个结果时，它通常会给一句机器生成的摘要，几秒钟就能判断这篇是不是你要的方向；点进去还能看到引用它的段落原文，不必自己翻 PDF 找上下文。
有什么
一句话摘要
每条结果下面有一行机器压缩出的要点，读它比读摘要快，判断「要不要点开」够用。
引用上下文
列出其他论文提到它时的那一两句原话。同一篇论文被支持与被反驳的段落会同时出现，这比看引用次数有用。
影响力与被引趋势
给出引用量、近年引用速度，以及它在这批文献里的相对位置。老论文和新论文不能直接比，它把时间因素算进去了。
开放接口
提供公开 API，可以按主题、作者、引用关系批量取数据，拿来做自己的文献地图。
不限来源
除期刊论文，也收会议论文、预印本与部分数据集，开放获取的能直接点开全文。
它跟别处不一样的地方
多数文献库把「收录全」当卖点。它把「怎么排」当卖点：同样的关键词，排在前面的顺序完全不同。
差别来自它读的是语义与引用关系，不是标题里的字。一个概念换了说法，传统搜索会漏，它能顺着引用链找回来；反过来，一个热门词堆满标题的水文，它更容易沉下去。
代价是它也会误判。机器摘要偶尔抓偏重点，影响力指标对小众领域不友好。它适合用来缩小范围，不适合当唯一依据：最终判断还是要落到原文。
什么时候值得去
手上有个模糊方向，想知道这片领域里哪几篇是绕不开的，用它最快。
做正式引用与查证时，把它当入口，原始出处仍需自己核一遍。
想看它的完整内容与更多栏目，可以直接去官网。
相关条目
还可以看看：Connected Papers、ResearchRabbit、Zotero。
