Microsoft Académico (MA)

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Diagrama de Venn

Microsoft Academic (MA) emplea avances en aprendizaje automático, inferencia semántica y descubrimiento de conocimiento para ayudarlo a explorar información académica de formas más poderosas que nunca.

¿Por qué debería prestar atención a las sugerencias de consultas?

En un motor de búsqueda basado en palabras clave, las sugerencias son una característica conveniente, pero en un motor de búsqueda semántica como MA, desempeñan el importante papel de un asistente inteligente. Imagine que este asistente entabla un diálogo con usted para comprender mejor sus necesidades y ayudarlo a lograr su objetivo de búsqueda de manera más eficiente. Al comprender cómo las publicaciones se refieren a varias entidades, MA ha aprendido los acrónimos de uso común y los ha permitido en las expresiones de consulta. Para obtener los mejores resultados de búsqueda, espere las sugerencias de MA y haga clic en ellas para realizar su búsqueda.

MA le permite comprender los campos de investigación, no solo buscar publicaciones.

MA no se limita a buscar publicaciones. Proporciona información relacionada sobre los autores, instituciones, medios de publicación y áreas de investigación más relevantes. Las capacidades de búsqueda semántica de MA garantizan que la información relacionada sea muy relevante para la búsqueda inicial. Debido a que la tecnología detrás de MA es tan diferente y poderosa, MA le permite encontrar rápidamente respuestas que tardarían semanas en compilarse utilizando motores de búsqueda basados ​​en palabras clave. Por ejemplo, ¿cómo encontraría a los destacados investigadores de aprendizaje automático de Microsoft en la última década y sus publicaciones destacadas? La mayoría de la gente necesitaría consultar a un experto en la materia. Sin embargo, si escribe”

MA es un motor de búsqueda semántico, no uno basado en palabras clave.

Los motores de búsqueda tradicionales se basan principalmente en la concordancia de palabras clave. Por lo general, hacen coincidir las palabras clave que escribe en el campo de búsqueda con las palabras que se encuentran en el contenido indexado. La precisión de los resultados de la búsqueda depende de la calidad de las palabras clave que escriba, lo que pone la responsabilidad de una búsqueda exitosa en el usuario.

MA emplea lectura inteligente.

MA es diferente porque emplea el procesamiento del lenguaje natural para comprender y recordar el conocimiento transmitido en cada documento. MA luego aplica una técnica conocida como inferencia semántica para reconocer la intención del usuario y entregar de manera proactiva resultados relevantes a la intención del usuario. Como resultado, MA puede procesar consultas complejas y puede proporcionar respuestas completas y bien informadas.

¿Qué significan los iconos en las sugerencias de consulta?

Cuando aparece un ícono en la sugerencia de consulta, significa que MA ha identificado las palabras que ingresó como una entidad. Las entidades son conceptos principales alrededor de los cuales organizamos todo el gráfico de datos.

MA opera alrededor de 6 tipos principales de entidades, cada una marcada con un ícono como se explica a continuación:

  • Autor : autor individual de una publicación.
  • Institución : la institución del autor es la institución a la que estaba afiliado el autor en el momento de publicar la publicación.
  • Artículo : título de la publicación.
  • Revista : nombre de una revista académica.
  • Tema : área de investigación, identificada por las palabras clave del editor y los algoritmos académicos de Microsoft.
  • Conferencia : un lugar donde se presenta la investigación.