SEMANTIC SCHOLAR

Semantic Scholar เป็นเครื่องมือค้นหาวิจัยทางวิชาการที่เน้นการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยให้การค้นหาข้อมูลมีประสิทธิภาพและมีความหมายมากขึ้น โดยมีข้อมูลดังนี้:

บทความวิจัย:

รวมบทความวิจัยจากวารสารวิชาการหลากหลายสาขา เช่น วิทยาศาสตร์, เทคโนโลยี, วิศวกรรม, ชีวการแพทย์, และสังคมศาสตร์
บทความพรีพริ้นต์:

รวมบทความที่ยังไม่ได้รับการตีพิมพ์อย่างเป็นทางการ (preprints) จากแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น arXiv
วิทยานิพนธ์และเอกสารประกอบการประชุม:

รวมวิทยานิพนธ์ (theses) และเอกสารจากการประชุมวิชาการ (conference proceedings)
ข้อมูลการอ้างอิง:

ข้อมูลการอ้างอิงของบทความ เพื่อให้ผู้ใช้เห็นว่าบทความนั้น ๆ ได้รับการอ้างอิงอย่างไรและบ่อยแค่ไหน
ผู้เขียนและเครือข่ายการวิจัย:

ข้อมูลเกี่ยวกับผู้เขียน, รวมถึงเครือข่ายการวิจัยของพวกเขา เพื่อช่วยในการค้นหาผู้เชี่ยวชาญและการทำงานร่วมกัน
หัวข้อและแนวโน้มการวิจัย:

ข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อที่ได้รับความนิยมและแนวโน้มการวิจัยในปัจจุบัน
กราฟความสัมพันธ์:

แสดงกราฟความสัมพันธ์ระหว่างบทความและผู้เขียน เพื่อช่วยในการเข้าใจความเชื่อมโยงของงานวิจัย
สาระสังเขปและหัวข้อสำคัญ:

สาระสังเขป (abstracts) ของบทความ และการเน้นประเด็นสำคัญภายในบทความ เพื่อช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจเนื้อหาได้เร็วขึ้น
การวิเคราะห์การอ้างอิง:

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการอ้างอิงบทความ เช่น การอ้างอิงข้ามสาขา และบทความที่ได้รับการอ้างอิงสูง
การเชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลต้นฉบับ:

ลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลต้นฉบับของบทความ เช่น เว็บไซต์ของวารสารหรือฐานข้อมูลวิชาการอื่น ๆ
Semantic Scholar จึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับนักวิจัย, นักศึกษา, และผู้ที่สนใจในการค้นหาข้อมูลวิชาการ เนื่องจากสามารถให้ข้อมูลที่ครอบคลุมและเชิงลึกพร้อมทั้งฟังก์ชันการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ