基于人工智能的文献检索，导师查找，更聪明

上次推出的GeenMedical：文献查询、筛选、引用排序、相似文献、全文下载、杂志分区、影响因子、结果导出、杂志评述、直接投稿，一站服务文章讲述了文献检索的良器。

这次再推荐另一个良器，在一定程度上存在功能重叠，又有互补。特有的基于人工智能的文章施引影响力和作者分析是亮点。

SematicScholar是AI2研究所(专注于自然语言处理、图形识别的人工智能极客团队，CEO是西雅图华盛顿大学著名教授Oren Etzioni)开发的免费的、非营利性学术搜索引擎。其从PubMed、Nature、ArXiv等专业期刊和ScientificAmericanWIREDDIscover等专业媒体抓取文献和科学报道，并且使用AI技术分析作者、引用、主题、图形信息，服务于领先的科学研究。其涉猎的广泛性使得不只可以获取专业文献，也可以获取专业评论 (会有更多的对作者、同行的采访，从而得知发现背后的故事)。

文献查询

主页就带有很强的极客画面感，检索也很简单。输入关键字就可以了。

文献筛选

文献汗牛充栋，能满足需求的又何其少。合适的筛选功能是必需的，按照文章类型，发表时间 (不能自定义时间范围是个小不足)，作者，杂志 (一个不足是杂志显示的少，让人误以为结果里面只有这些杂志，实际结果里面很全)。右侧还会统计每年发表的文章数是多少，趋势怎样。

还有推荐的关键字，关注单细胞研究的可以看出这几个推荐的关键字都是最近有高水平单细胞研究发表的体系。对下一步地检索也有重要指导作用。

文献影响力分析

文献影响力通常看其发表的杂志，引用次数，SematicScholar创造了另外2个方式：

一个是被引文献对施引文献的影响度多大 (Highly Influential Citations), 这通过其在施引文献出现的次数、引用周边文字的内容等构件的模型来评估的。

另一个是被引文献三年被引用的数目(Citation Velocity)以判断其影响力的持续性。

点击F获取全文、相似文献都是可以的。

查看单篇文章

点开单篇文章，可以查看其摘要、图表，无需跳转就有清晰大图可看。后面是文章的引用情况。

点击Cited By不只可以看到多少文章引用了本文，还可以看到本文对施引文章的影响，施引文章引用了本文什么内容。这个让我想到了之前在NCBI教程里提到的在NCBI基因页可以提取基因在文献中出现时其前后文字是什么，方便快速浏览文献。

作者分析 – 找心目中最好的导师的神器

看到了好文章，再来看看作者其它的文章。作者分析界面列出了作者影响到的学着，作者发表的文章按影响力、引用数、引文变化趋势、引用持续性进行排序。其历年发表的文章数目、趋势、类型，主要研究的细胞系、物种都可以分析。

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