Semantic Scholar es un buscador de investigación creado por el Allen Institute for AI, una organización de investigación sin ánimo de lucro. Abarca cientos de millones de artículos académicos de ciencias, medicina, ingeniería y ciencias sociales, y es gratuito. A diferencia de una búsqueda por palabras clave, usa modelos de lenguaje para entender de qué trata cada artículo y cómo se conectan, lo que ayuda a encontrar trabajos relevantes que no usan las palabras exactas que escribiste.
Varias funciones te ayudan a decidir qué leer. Muchos artículos muestran un breve resumen TLDR, y las páginas de citas indican cómo otros artículos citaron una obra y si la cita la respalda, la contradice o solo la menciona. La herramienta destaca las citas influyentes, muestra artículos relacionados y permite crear una biblioteca con recomendaciones basadas en lo que guardas. Semantic Reader superpone definiciones y tarjetas de citas sobre los PDF, para que entiendas un artículo sin saltar entre pestañas. Las alertas avisan de artículos nuevos sobre un tema o de un autor.
Una API abierta da acceso a los datos a los desarrolladores, y los investigadores la usan para análisis a gran escala de la literatura. Semantic Scholar no tiene el texto completo de todos los artículos, y su cobertura es mejor en informática y biomedicina que en otros campos. Google Scholar cubre más pero está menos estructurado, mientras que Consensus, Elicit y SciSpace añaden respuestas de IA sobre la búsqueda. Para encontrar y filtrar artículos sin coste, es un buen punto de partida.