Pesquisa científica na era da Inteligência Artificial: Doug Allen

Índice

1. Introdução 2. O problema do crescimento exponencial da informação acadêmica 3. A missão do Semântica Scholar 4. Construindo um gráfico de literatura abrangente 5. Extração de dados e informações dos documentos 6. Identificação de relacionamentos entre entidades 7. Expansão do Semântica Scholar para incluir outros tipos de dados 8. Facilitando a descoberta de informações relevantes 9. Integrando a experiência de descoberta no Semântica Scholar 10. Desafios e benefícios da pesquisa no Semântica Scholar 11. Conclusão

📚 1. Introdução

Nesta apresentação, falarei sobre o Semântica Scholar e nossos esforços para facilitar o acesso e a pesquisa de informações acadêmicas em todo o mundo. Como instituto sem fins lucrativos, nosso objetivo é contribuir para o desenvolvimento da inteligência artificial e promover a pesquisa e aplicação dessa área de estudo.

📚 2. O problema do crescimento exponencial da informação acadêmica

O crescimento exponencial da informação acadêmica tem sido um desafio para pesquisadores de diversas áreas, especialmente em campos de rápido desenvolvimento, como a inteligência artificial. Desde a Segunda Guerra Mundial, a quantidade de papers acadêmicos tem dobrado a cada nove anos, tornando cada vez mais difícil acompanhar todos os domínios acadêmicos relevantes.

📚 3. A missão do Semântica Scholar

O Semântica Scholar nasceu com a missão de democratizar o acesso e tornar mais fácil a pesquisa de informações acadêmicas. Atualmente, já indexamos mais de 40 milhões de papers acadêmicos nas áreas de ciência e medicina, e temos planos de expandir para outras áreas no futuro.

📚 4. Construindo um gráfico de literatura abrangente

Um dos principais desafios enfrentados pelo Semântica Scholar é criar um gráfico de literatura abrangente que conecte todos os papers acadêmicos indexados. Nosso esforço de pesquisa e engenharia visa encontrar novos métodos para extrair dados, gráficos, citações e outras informações desses documentos, a fim de identificar relacionamentos entre as entidades e torná-las úteis no processo de busca e descoberta acadêmica.

📚 5. Extração de dados e informações dos documentos

Desenvolvemos um classificador para extrair os resultados, citações, gráficos e tabelas contidos nos documentos acadêmicos. Essa ferramenta, chamada ScienceParse, permite aos pesquisadores obter acesso rápido a informações importantes sem a necessidade de leitura completa dos papers.

📚 6. Identificação de relacionamentos entre entidades

Além da extração de dados, nosso objetivo é identificar os relacionamentos entre as entidades presentes nos papers acadêmicos. Isso nos permite criar tipos de entidade próprios e agregá-los em temas ou tópicos relevantes. Além disso, buscamos conectar conteúdos externos, como blogs e apresentações, aos papers específicos, enriquecendo ainda mais a compreensão dos pesquisadores sobre determinado assunto.

📚 7. Expansão do Semântica Scholar para incluir outros tipos de dados

Nossa equipe está constantemente trabalhando para expandir os tipos de dados que podem ser encontrados no Semântica Scholar. Estabelecemos parcerias e buscamos vincular dados acadêmicos com tópicos de pesquisa específicos. Dessa forma, tornamos mais fácil para os pesquisadores se manterem atualizados sobre os temas em Alta e as últimas pesquisas em determinado domínio.

📚 8. Facilitando a descoberta de informações relevantes

Embora a pesquisa seja uma das principais formas de acesso ao Semântica Scholar, reconhecemos que muitos usuários não têm um interesse específico em mente. Para atender a essa demanda, implementamos uma experiência de descoberta que permite aos pesquisadores explorar tópicos relevantes e obter uma visão geral dos assuntos acadêmicos mais importantes.

📚 9. Integrando a experiência de descoberta no Semântica Scholar

Em nosso Website, oferecemos uma experiência de pesquisa semelhante a motores de busca tradicionais. No entanto, diferentemente de um mecanismo de busca comum, fornecemos informações adicionais para auxiliar os pesquisadores a avaliar a relevância dos resultados. Além dos resultados da pesquisa, incluímos ferramentas de navegação que permitem filtrar os resultados por período de publicação e apresentamos tópicos em destaque relacionados a pesquisa realizada.

📚 10. Desafios e benefícios de pesquisar no Semântica Scholar

Um dos principais desafios que enfrentamos é o desconhecimento dos interesses de pesquisa dos usuários do Semântica Scholar. Alguns podem estar procurando um paper específico, enquanto outros buscam uma visão geral sobre um determinado tóPico. Também destacamos a importância de identificar fontes confiáveis e recentes de citações e comentários, além de fornecer uma experiência de descoberta fácil e intuitiva.

📚 11. Conclusão

O Semântica Scholar tem papel fundamental em tornar a pesquisa acadêmica mais acessível e facilitar a descoberta de informações relevantes. Com nosso gráfico de literatura abrangente, extração inteligente de dados e identificação de relacionamentos entre entidades, estamos comprometidos em ajudar pesquisadores a navegar no vasto mundo acadêmico com maior eficiência e descobrir novos insights.