Connected Papers: công cụ AI hỗ trợ các nhà nghiên cứu tìm hiểu và khám phá các mối liên kết giữa các bài báo khoa học

Connected Papers là một công cụ mạnh mẽ giúp người dùng nhanh chóng xác định các tài liệu liên quan đến chủ đề nghiên cứu, khám phá các tác phẩm có liên kết gần gũi hoặc các ý tưởng đột phá trong một lĩnh vực. Thay vì tập trung vào các chỉ số trích dẫn truyền thống, Connected Papers dựa vào sự tương đồng nội dung, cho phép người dùng tìm kiếm tài liệu liên quan nhanh chóng và hiệu quả.

Khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google Scholar hay PubMed, Connected Papers tập trung vào việc trực quan hóa mối quan hệ giữa các bài báo, thay vì chỉ liệt kê kết quả. Người dùng có thể nhập thông tin về bài báo (DOI, tiêu đề, tác giả) để tạo đồ thị kết nối các bài báo liên quan, giúp dễ dàng nhận diện mối quan hệ trong lĩnh vực nghiên cứu.

Dựa trên thuật toán của Semantic Scholar, Connected Papers phân tích dữ liệu bài báo và tạo đồ thị hiển thị các bài viết liên quan dựa trên sự tương đồng nội dung thay vì số lượng trích dẫn. Đồ thị có nút trung tâm đại diện bài báo gốc và các nút xung quanh thể hiện bài báo liên quan, được mã hóa màu sắc để phân biệt các cụm ý tưởng. Người dùng có thể nhấp vào các nút để xem tóm tắt, DOI, và liên kết toàn văn, từ đó tiếp tục mở rộng phạm vi khám phá.

Connected Papers hữu ích trong việc phát hiện các bài báo ít trích dẫn nhưng giá trị, hỗ trợ các nhà nghiên cứu không bỏ sót các nghiên cứu quan trọng. Connected Papers có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, từ khoa học tự nhiên đến xã hội học và y học, với giao diện đơn giản, dễ sử dụng, cho phép người dùng dễ dàng điều chỉnh đồ thị và chuyển đổi giữa các bài báo.

Đối với nhà nghiên cứu, công cụ này giúp khám phá nhanh các bài báo liên quan đến ý tưởng hoặc chủ đề cụ thể, giúp tiết kiệm thời gian tìm kiếm và xác định các tài liệu quan trọng, đồng thời hình dung các xu hướng nghiên cứu trong lĩnh vực của mình. Sinh viên cũng có thể tận dụng Connected Papers để tiếp cận nhanh chóng các bài báo quan trọng khi làm bài tập hoặc luận văn, đồng thời hiểu rõ bối cảnh và mối liên hệ giữa các nghiên cứu, cung cấp cái nhìn tổng quan khi mới bắt đầu tìm hiểu một chủ đề. Giảng viên và các tổ chức học thuật có thể sử dụng Connected Papers để chuẩn bị tài liệu giảng dạy, giới thiệu cho sinh viên cách tìm kiếm tài liệu học thuật, hoặc tích hợp công cụ này vào thư viện điện tử để hỗ trợ việc tra cứu thông tin.

Connected Papers có nhiều điểm mạnh, như tập trung vào nội dung để kết nối các bài báo dựa trên ý tưởng thay vì chỉ dựa vào số lượng trích dẫn, giúp khám phá các nghiên cứu mới và trực quan hóa mối quan hệ giữa chúng một cách hiệu quả. Công cụ này miễn phí, dễ truy cập, và hỗ trợ xây dựng nền tảng nghiên cứu, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt toàn cảnh một lĩnh vực. Ngoài ra, nó còn hữu ích trong học tập và giảng dạy, khi đồ thị trực quan có thể hỗ trợ giải thích hoặc học sâu hơn về một chủ đề. Tuy nhiên, Connected Papers cũng có hạn chế, như phụ thuộc vào dữ liệu từ Semantic Scholar, giới hạn độ chính xác và phạm vi kết quả. Công cụ này không thay thế được nghiên cứu chuyên sâu và yêu cầu người dùng tự đọc hiểu các bài báo gốc. Thêm vào đó, một số bài báo gốc có thể bị rào cản trả phí, đòi hỏi quyền truy cập từ tổ chức hoặc tạp chí.

Hướng dẫn sử dụng Connected Papers

Bước1. Truy cập và giao diện chính: Truy cập trang web Connected Papers, nơi bạn sẽ thấy ô tìm kiếm trung tâm để nhập DOI, tiêu đề bài báo, hoặc từ khóa, cùng các tùy chọn như "Help", "Reset", và tùy chọn tải đồ thị.

Bước 2. Tìm kiếm bài báo: Nhập DOI, tiêu đề, từ khóa, hoặc tác giả để tìm bài báo. Kết quả trả về sẽ là một đồ thị với nút trung tâm đại diện cho bài báo tìm kiếm và các nút xung quanh là các bài báo liên quan, được kết nối với nhau theo sự tương đồng nội dung.

Bước 3. Điều hướng trên đồ thị: Nhấp vào từng nút để xem thông tin chi tiết của bài báo, bao gồm tiêu đề, tác giả, DOI, và liên kết đến toàn văn (nếu có). Bạn có thể kéo, thả để sắp xếp lại vị trí và phóng to, thu nhỏ để tập trung vào các khu vực cụ thể.

Bước 4. Khám phá chi tiết: Xem "Prior Works" để tìm các công trình trước đó, và "Derivative Works" để tìm các công trình phát triển sau nghiên cứu gốc. Các bài báo này có liên kết tới Semantic Scholar để tìm thêm tài liệu.

Bước 5. Tùy chỉnh và tải xuống đồ thị: Điều chỉnh phạm vi tìm kiếm và số lượng bài báo hiển thị. Sử dụng tính năng "Download Graph" để tải đồ thị dưới dạng hình ảnh hoặc JSON.

Lưu ý khi sử dụng: Connected Papers sử dụng cơ sở dữ liệu từ Semantic Scholar, do đó, các bài báo không có trong hệ thống này sẽ không hiển thị. Kết nối trên đồ thị dựa vào nội dung thay vì số lượng trích dẫn, giúp phát hiện các nghiên cứu có giá trị nhưng ít được biết đến.

Chúc các bạn thành công!

Thư viện ĐH Công nghiệp Hà Nội - lic.haui.edu.vn

Các tin liên quan

1. "AI for Everyone" cơ hội tiếp cận trí tuệ nhân tạo dành cho tất cả mọi người

2. Giới thiệu khóa học miễn phí: "Trí tuệ nhân tạo trong quản lý nguồn nhân lực" trên nền tảng Alison

3. [Coursena] Khóa học “Building AI = Xây dựng AI” của Đại học Helsinki và MinnaLearn qua Independent

4. Khám phá công cụ AI hỗ trợ nghiên cứu khoa học Scispace