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Semantic ScholarMithilfe von künstlicher Intelligenz betriebenes akademisches Suchmaschinenwerkzeug für das Navigieren der wissenschaftlichen Literatur

4.2 (5)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Semantic Scholar ist ein kostenloses, KI-gestütztes Forschungstool, das vom Allen Institute for AI entwickelt wurde und Nutzern hilft, wissenschaftliche Arbeiten zu entdecken und zu verstehen. Es indexiert Hunderte Millionen von Publikationen über verschiedene Disziplinen hinweg und verwendet Machine Learning, um die relevantesten und einflussreichsten Arbeiten für jede gegebene Abfrage zu finden. Über die Stichwortsuche hinaus extrahiert die Plattform wichtige Erkenntnisse aus wissenschaftlichen Arbeiten, generiert TLDR-Zusammenfassungen, kartiert Zitationsnetzwerke und identifiziert hochzitierte oder wegweisende Arbeiten. Forscher, Studenten und Akademiker nutzen sie, um Literaturübersichten zu beschleunigen, den wissenschaftlichen Einfluss zu verfolgen und auf dem aktuellen Stand in ihren Fachgebieten zu bleiben. Mit einer offenen API, personalisierten Forschungsfeeds und Integrationen mit Referenzmanagern bedient Semantic Scholar sowohl Gelegenheitsleser als auch ernsthafte Forschungs workflows.

Hauptfunktionen

  • AI-generierte TLDR-Zusammenfassungen von Artikeln
  • Semantisches Suchen über 200 Mio. Artikel
  • Zitationen im Zusammenhang und die Erfassung von einflussreichen Zitierungen
  • Personalisierte Forschungsfeeds und -warnungen
  • Autor-Profilen und h-Index-Metriken
  • Öffentlicher API und Dataset für Forschungszwecke

Preise

Modell
Freemium
Bewertung
4.2 / 5 (5)

Anwendungsfälle

Literaturresearch beschleunigen

Verwenden Sie semantisches Suchen und TLDR-Summaries, um schnell Hunderte von Artikeln skizzieren zu können, die relevantesten Studien zu identifizieren und eine Grundlage für eine Literaturresearch zu schaffen.

Akademische Einflüsse und -beeinflussungen verfolgen

Exploren Sie Zitationsgraphen, einflussreiche Zitierungs-Metriken und Autor-H-Index-Daten, um die Einflüsse von Artikeln und Forschern in einem bestimmten Wissenschaftsbereich zu bewerten.

Sich mit personalisierten Füttern informieren

Ermitteln Sie persönliche Forschungs-Warnungen und -Fütter, um neue Veröffentlichungen, Autoren oder Themen folgen zu können und mit den neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben.

Forschungstools über API entwickeln

Entwickler und Datenwissenschaftler können die öffentliche API und das offene Dataset zur Unterstützung von benutzerdefinierten akademischen Anwendungen, bibliometrischen Analysen oder AI-Forschungsprojekten nutzen.

Pro & Contra

Pro

  • Kostenlos zur Verfügung gestellt, kein Zugangspass erforderlich
  • TLDR-Zusammenfassungen sparen Lesezeit
  • Starke Zitationsgraphik und Einflussskala-Metriken
  • Öffentliche API für Entwickler und Forscher
  • Breites Abdeckung über naturwissenschaftliche Disziplinen
  • Zitationen im Zusammenhang und die Erfassung von einflussreichen Zitierungen

Contra

  • Die Abdeckung von spezialisierten oder nicht-englischen Zeitschriften kann ungleichmäßig sein
  • Zusammenfassungen stehen nicht für jeden Artikel zur Verfügung
  • Der Volltext-Zugriff hängt weiterhin von Publikationszahlen hinter den Zahlungswänden ab

Bewertungen

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DW

Devin Walker

Apr 20, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: personalized research feeds and alerts and open API for developers and researchers. On balance the feature set — especially aI-generated TLDR paper summaries — justifies the 5 stars for our use case.

Naomi Suzuki

Naomi Suzuki

Feb 14, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is semantic search across 200M+ papers — handled better than most — and broad coverage across scientific disciplines. Full-text access still depends on publisher paywalls is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Priya Nair

Priya Nair

Jan 28, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is public API and dataset for research use — handled better than most — and broad coverage across scientific disciplines. Full-text access still depends on publisher paywalls is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Leila Hassan

Leila Hassan

Dec 22, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Semantic search across 200M+ papers is exactly what I needed, and broad coverage across scientific disciplines. I do wish full-text access still depends on publisher paywalls, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Liam O’Connor

Liam O’Connor

Nov 25, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Public API and dataset for research use just works and open API for developers and researchers. Full-text access still depends on publisher paywalls can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Fragen & Antworten

What are the benefits of creating an account?

Creating a Semantic Scholar account enables you to: create email alerts for new papers; generate research feeds for new paper recommendations; save papers that you'd like to revisit in a library; claim an author page so you can better manage your author details and papers. Please note that you do not need to create an account to access papers on Semantic Scholar.

Asked by Sarai Cohen · May 15, 2026

Does Semantic Scholar support integration with Zotero?

Yes, you can use Zotero in multiple ways on Semantic Scholar: Semantic Reader – you can save any paper in Semantic Reader. By selecting the Zotero extension on your browser, the paper information, URL, PDF, and TLDR (if available) will be sorted and saved to your Zotero library. You can then easily reopen a paper in Semantic Reader from Zotero and read with AI-powered augmentations such as citation cards. Paper page – you can save any paper on any paper page. By selecting the Zotero extension on your browser, the paper information, URL, PDF (if available), and TLDR (if available) will be sorted and saved to your Zotero library. Search results page – you can bulk save multiple papers on any search results page. By selecting the Zotero extension on your browser and selecting the paper(s) you want to save on that page, the paper information, URL, PDF (if available), and TLDR (if available) will all be sorted and saved to your Zotero library.

Asked by Youssef El-Sayed · May 3, 2026

How does Semantic Scholar determine a paper’s Field of Study?

Semantic Scholar assigns Field of Study using a machine learning classification model based on a paper’s title and abstract. A paper may be assigned up to three Fields of Study. Field of Study classification is currently limited to English-language papers. It is most reliable when both title and abstract are available, but works on just titles as well. If a paper’s title is too ambiguous, it may not be assigned any Field of Study. To learn more about Field of Study classification on Semantic Scholar, see our blog post.

Asked by Nils Johansson · Apr 25, 2026

How does Semantic Scholar support libraries?

For information on how Semantic Scholar can help your researchers, please visit our Librarian Resources page.

Asked by Liam O’Connor · Apr 15, 2026

What is a TLDR?

A TLDR is an AI-generated summarization for a scientific paper that helps researchers quickly determine the key important aspects of a paper. These extreme paper summaries are an alternative to abstracts, intended to help researchers navigate and understand scientific literature easily and efficiently. TLDRs are currently limited to the computer science and biomedical domains. To find out more about TLDRs, see our TLDR page, try our demo, or read the paper on Semantic Scholar.

Asked by Lucas Petit · Apr 6, 2026

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