Semantic Scholar ist eine wissenschaftliche Suchmaschine des gemeinnützigen Allen Institute for AI. Sie erfasst Hunderte Millionen Fachartikel aus Naturwissenschaften, Medizin, Ingenieurwesen und Sozialwissenschaften und ist kostenlos. Anders als eine einfache Stichwortsuche nutzt sie Sprachmodelle, um zu verstehen, worum es in den Arbeiten geht und wie sie zusammenhängen. So findest du relevante Forschung, auch wenn sie nicht genau die Wörter verwendet, nach denen du gesucht hast.
Mehrere Funktionen helfen dir bei der Entscheidung, was du lesen solltest. Bei vielen Arbeiten wird eine kurze TLDR-Zusammenfassung angezeigt. Auf den Zitationsseiten siehst du, wie andere Arbeiten eine Veröffentlichung zitieren und ob sie deren Aussage stützen, ihr widersprechen oder sie nur erwähnen. Das Tool hebt einflussreiche Zitate hervor, zeigt verwandte Arbeiten und ermöglicht eine persönliche Bibliothek mit Empfehlungen auf Basis deiner gespeicherten Artikel. Semantic Reader blendet Definitionen und Zitationskarten in PDFs ein. So kannst du eine Arbeit verstehen, ohne zwischen Tabs wechseln zu müssen. Benachrichtigungen informieren dich über neue Arbeiten zu einem Thema oder von einer bestimmten Autorin oder einem Autor.
Über eine offene API können Entwickler auf die Daten zugreifen. Forschende nutzen sie für umfangreiche Literaturanalysen. Semantic Scholar enthält nicht den Volltext jeder Arbeit. Die Abdeckung ist in Informatik und Biomedizin besser als in manchen anderen Fachgebieten. Google Scholar deckt mehr ab, ist aber weniger strukturiert. Consensus, Elicit und SciSpace ergänzen die Suche um KI-Antworten. Wenn du kostenlos Fachartikel finden und vorsortieren möchtest, ist Semantic Scholar ein guter Ausgangspunkt.