Semantic Scholarは、非営利の研究機関であるAllen Institute for AIが作った研究向けの検索エンジンです。科学、医学、工学、社会科学の数億本の学術論文を対象にしていて、無料です。単純なキーワード検索と違い、言語モデルを使って論文の内容や論文同士のつながりを把握します。そのため、入力した言葉そのものを使っていない関連論文も見つけやすくなります。
何を読むか決める助けになる機能がいくつかあります。多くの論文には短いTLDR要約が表示されます。引用ページでは、ほかの論文がその論文をどう引用したか、引用が裏付けか対比か、言及だけかが分かります。影響力のある引用をハイライトし、関連論文を表示し、保存した内容に基づくおすすめ付きのライブラリを作れます。Semantic Readerは、PDFの上に定義や引用カードを重ねて表示するので、タブを行き来せずに論文を理解できます。アラートで、あるテーマや著者の新しい論文を通知します。
オープンなAPIで開発者がデータを利用でき、研究者は文献の大規模な分析に使っています。Semantic Scholarはすべての論文の全文を持っているわけではなく、カバー範囲はコンピュータサイエンスと生物医学のほうがほかの分野より充実しています。Google Scholarはカバー範囲が広い一方で構造化は弱く、Consensus、Elicit、SciSpaceは検索の上にAIの回答を加えます。論文を無料で探して絞り込むなら、最初の一歩として有力です。