211service.com
Akademisk sökmotor förstår meningen
Om datorer kan läras att hitta mening i de tusentals forskningsartiklar som publiceras varje år, så kanske de automatiskt skulle kunna lyfta fram viktiga nya trender eller upptäckter och dra slutsatser från dem.
De Allen Institute for Artificiell Intelligens arbetar mot just detta mål och har utvecklat ett nytt verktyg som heter Semantisk lärd som kan söka igenom miljontals datavetenskapliga artiklar. Verktyget, som lanserades idag, innehåller sätt att förfina sökningar baserat på information som extraherats från texten i tidningar.
Det är till exempel möjligt att begränsa en sökning efter i vilken tidskrift en artikel publicerades, på vilken konferens den presenterades, eller efter vilken datauppsättning som används. Semantisk forskare kommer också att visa nyckelfraser i ett papper.
Många akademiska sökmotorer finns redan, bland dem Google Scholar , Microsoft Academic Search , PubMed , och JSTOR . Men dessa söker vanligtvis bara genom tidningar med hjälp av nyckelord och annan information som är tydligt kategoriserad, såsom publiceringsdatum.
Oren Etzioni , verkställande direktör för Allen Institute, säger att mycket relevant information som finns i forskningsartiklar presenteras på olika sätt. Mjukvaran bakom Semantic Scholar tränades för att extrahera olika koncept med en mängd olika maskininlärningstekniker. Med miljontals tidningar som dyker upp varje år kan du helt enkelt inte hänga med dem, säger Etzioni. Så du behöver en viss nivå av förståelse.
Det finns ett växande intresse för att använda maskininlärning för att träna datorer att känna igen vissa begrepp i data. Google bygger en så kallad kunskapsgraf över begrepp genom att träna algoritmer för att genomsöka webben och extrahera användbar information. Det är därför, när du söker efter Hur gammal är Barack Obama, kommer Google inte bara att visa webbsidor som kan innehålla informationen, utan också berätta direkt att han är 54 år gammal.
Andra företag försöker göra något liknande med akademiska uppsatser. Ett företag ringde Meta tillkännagav också idag en tjänst som automatiskt kommer att identifiera de personer och enheter som nämns i medicinsk litteratur. Meta använder teknik utvecklad av SRI, genom ett projekt som heter FUSE, för att förutsäga vetenskapliga trender med hjälp av maskininlärning.
Metas VD, Sam Molyneux, säger att tjänsten, som går live senare denna vecka, kan rekommendera tidningar till en användare baserat på koncepten i en tidning som de tidigare har läst, och kan till och med identifiera nya teknologier automatiskt. I huvudsak låter det dig spåra på konceptnivå, eller tekniknivå, snarare än artikelnivå, säger Molyneux. Koncept som CRISPR-teknologin, som verkligen revolutionerar hur genomteknik pågår just nu - vi tog upp det som ett framväxande koncept för ett antal år sedan.
Etzioni säger att målet för Semantic Scholar är att gå längre genom att ge datorer en mycket djupare förståelse för nya vetenskapliga publikationer. Hans team utvecklar algoritmer som läser grafer eller diagram i tidningar och försöker extrahera de värden som presenteras där. Vi vill i slutändan kunna ta ett experimentellt papper och säga: 'Okej, måste jag läsa den här uppsatsen, eller kan datorn tala om för mig att den här uppsatsen visade att det här läkemedlet var mycket effektivt?'