目前，全球专业的免费学术搜索引擎寥寥无几，而百度学术、Bing学术、知网又往往收录不全。
奈何时运不济、命途多舛，随着某类特殊工具监管越来越严格，很多小伙伴们现在都很难用上Google Scholar了。
所以，今天扩展迷就专门给大家推荐一个科研人必备的学术搜索平台：Semantic Scholar（意为语义学者）。
这是一款基于人工智能自主学习的学术搜索引擎，无需特殊魔法就能免费使用，当然还有免费的PDF下载。
开发背景
Google Scholar固然好，却也只是将搜索到的链接呈现出来，还要我们自行手动点击寻找需要的结果。
所以，2015年，微软创始人之一保罗·艾伦便研发推出一款新的学术搜索引擎——Semantic Scholar。
它结合了自然语言处理和计算机视觉，目的是让研究人员可以更为快速、精准的检索专业学术论文，力争在学术论文检索领域做到比Google更智能。
功能特征
目前，Semantic Scholar已涵盖艺术、商业、计算机科学、历史、医学等多个领域内容。
其检索结果来自于各大学术会议、机构、期刊等公开资料，拥有接近2亿篇文献。
比起传统的搜索引擎，Semantic Scholar的最大创新是，它可以通过AI从多个维度进行分析释义，快速筛选出有用内容，包括从文献中挑选出最重要的关键词和短语，让结果更加精准和直观。
其功能包括，展示引用和参考文献、论文影响力、论文图表、分析作者、在互联网寻找额外资源（例如，相关youtube视频），以及推荐的相关论文。
同时，在搜索结果页面，Semantic Scholar还有功能全面的筛选器。
你可以通过时间、文章类型、领域、有无可下载PDF、有无视频、作者来进行筛选。
除此之外，它还能展示相关主题历年文章发表量趋势，相关主题推荐内容等。
最重要的是，Semantic Scholar国内的访问速度真的很快。
其他特点
Semantic Scholar还有一些其他令人惊喜的特点。
比如，能够像在社交平台上一样关注某位作者，一键追踪Ta的动态。
并且，点进作者的个人资料，还能生成Ta与其他科学家之间的学术交流关系。
例如，搜索业界的院士大牛施一公，就可以在他的主页查看学术合作伙伴了。
而程序员在检索计算机科学相关论文时，还能将论文中公开的GitHub代码，以及他人的复现代码也一并检索出来，非常强大。
再比如，一些社交媒体网站上（如 Twitter、Medium）的讨论帖，也会出现在检索结果中，十分全面。
如果你还在为论文掉头发的话，那么Semantic Scholar或许可以给你打开新世界的大门。