Semantic Scholar 評論：它找到的論文真的比 Google Scholar 更好嗎？

將整句輸入至 Semantic Scholar 中，這句出自 CRISPR 草稿的句子與其搜尋欄提供的 238,539,980 篇論文中的 0 篇匹配。 Google Scholar 在輸入相同句子後，將 2021 年 NEJM 的臨床試驗報告排在第一位。

縮減為關鍵字「CRISPR transthyretin amyloidosis」後，該搜尋在 Semantic Scholar 中同樣將該試驗排在最前，且該試驗的頁面分別計算了其背景、方法和結果的引用次數。在此測試中，Semantic Scholar 獎勵的是關鍵字搜尋以及檢查來源是如何被閱讀的，而不是輸入一個聲明並尋找其來源。

<CTA title="無需離開草稿即可搜尋論文" description="從文件內部搜尋論文，一鍵即可同時歸檔正文引用及其參考文獻" buttonLabel="免費試用 Jenni" link="https://app.jenni.ai/register" />

重點摘要 (TLDR)

在尋找論文方面，Semantic Scholar 是否優於 Google Scholar？

在此測試中並非如此。目標是一篇論文，即 Gillmore 等人發表於《新英格蘭醫學雜誌》(NEJM) 的 2021 年首次人體 NTLA-2001 試驗報告，並將相同的四個搜尋輸入至兩個引擎中，結果按相關性排序。

• 試驗句子，整句輸入 - Semantic Scholar 返回「未找到任何論文」。Google Scholar 列出了大約 254 個結果，並將 NEJM 的報告排在第 1 位。

• LNP CRISPR transthyretin - 該試驗在 Semantic Scholar 的 454 個結果中排名第 15，在 Google Scholar 的約 2,580 個結果中排名第 1。

• first in human CRISPR transthyretin trial - Semantic Scholar 在前 20 個結果中未顯示該試驗。Google Scholar 將其排在第 5 位。

• CRISPR transthyretin amyloidosis - 兩個引擎皆將該試驗排在第 1 位。

因此，Google Scholar 在這裡的每一次搜尋中都與 Semantic Scholar 持平或更勝一籌。Semantic Scholar 領先的地方在於找到論文之後，它能顯示後續研究如何引用該論文。

<ProTip title="🔎 搜尋關鍵字，而非句子：" description="將聲明簡化為方法和病症，例如「CRISPR transthyretin amyloidosis」。這三個字的搜尋將該試驗排在第一位，而輸入完整句子則查無結果" />

什麼是 Semantic Scholar

Semantic Scholar 是由 Ai2 開發的學術論文搜尋引擎，其關於頁面將 Ai2 描述為一家非營利研究機構。該頁面稱其為用於科學文獻的免費 AI 驅動研究工具，在測試當天，其搜尋欄提供了 238,539,980 篇論文。

搜尋功能之上還有四個特色功能，使其有別於一般的索引：

• TLDR - 在搜尋結果上顯示的簡短 AI 摘要。 常見問題 (FAQ) 指出，這些摘要涵蓋電腦科學和生物醫學論文。

• 引用類型 - 將引用文獻分類為背景、方法和結果引用，並統計高度有影響力的引用數量。

• 摘錄 - 引用論文中寫到該來源的句子，顯示在其結果下方。

• Semantic Reader - 部分論文提供的 PDF 閱讀器，在其中點擊正文引用會開啟一張關於被引用論文的資訊卡。

該試驗的頁面還設有「儲存至圖書館」和「建立通知」按鈕。本次測試未使用這兩個按鈕，因為兩者都會變更帳戶設定。

Semantic Scholar 適合哪些人

它適用於研究的閱讀階段（一旦知道了主題詞）。以下三類讀者能從中獲益最多：

• 正在撰寫文獻探討的博士生 - 需要查看後續哪些研究引用了某篇關鍵論文的「結果」，而不僅僅是它被引用的頻率。

• 正在修改初稿的研究人員 - 想要檢查自發表以來，被引用的試驗是如何被描述的。

• 被導師詢問某個聲明來源的碩士生 - 只要搜尋詞是用關鍵字表達的即可。

它不是一個寫作工具。它負責尋找並解釋論文，而引用行為仍然在其他地方進行。

搜尋測試

測試的聲明來自這些 工具評論中通用的 CRISPR 段落："The first in-human systemic trial of an LNP delivered CRISPR therapy reported a mean reduction in serum transthyretin of 87 percent at the higher dose after a single infusion."

整句輸入

在 Semantic Scholar 搜尋欄中輸入並運行該句子後，返回了一個標題為「未找到任何論文」的頁面，其中包含一行字「抱歉，沒有以下內容的搜尋結果：」並重複了該句子。刪除句尾的句點並再次運行，得到的頁面相同。

在搜尋欄中輸入試驗句子後的 Semantic Scholar 畫面

Google Scholar 接收了相同的句子（包含句點），並返回了大約 254 個結果，其中 NEJM 報告排名第 1。對於習慣從草稿中複製聲明來搜尋的學生來說，這正是最關鍵的差距。

改用三個關鍵字

搜尋「CRISPR transthyretin amyloidosis」返回了大約 7,930 個結果，第一個就是該試驗報告，日期為 2021 年 6 月 26 日，有 1,239 次引用，並在作者行下方帶有 TLDR。

「CRISPR transthyretin amyloidosis」的第一個結果及其 TLDR

結果上方的篩選列提供了「研究領域」、「日期範圍」、「有 PDF」、「作者」和「期刊與會議」。這裡不需要任何篩選，因為該試驗已經排在第一位。

具有相同標題的第二條記錄

該頁面上的第 10 個結果帶有該試驗的完全相同標題、相同的期刊以及 2021 年 10 月 28 日的日期，其本身有 83 次引用。其 DOI 結尾為 NEJMc2114592， PubMed 將其列為作者對該試驗相關信件的 2 頁回覆，而該試驗報告的結尾為 NEJMoa2107454。

儲存了錯誤記錄的學生會引用一篇回覆，而不是臨床試驗本身。Google Scholar 也列出了帶有該試驗標題的第二條記錄（整句搜尋的第 4 個結果），因此在這兩個引擎中都需要進行檢查。

<ProTip title="🧾 儲存前先對比 DOI：" description="當兩個結果標題相同時，打開兩者並對比 DOI。此處試驗結尾為 NEJMoa2107454，而信件回覆結尾為 NEJMc2114592" />

對其顯示內容的信任度

TLDR 遺漏了數據

該試驗上的 TLDR 寫道："In a small group of patients with hereditary ATTR amyloidosis with polyneuropathy, administration of NTLA-2001 was associated with only mild adverse events and led to decreases in serum TTR protein concentrations through targeted knockout of TTR."

這與摘要的結論句一模一樣，字字不差。它沒有提及劑量和百分比，因此無法確認草稿中的 87%。

數據只需點擊一下即可獲得。點擊「展開 (Expand)」會打開摘要，其結果部分給出了在第 28 天時，每公斤 0.1 毫克劑量下減少 52%，在每公斤 0.3 毫克劑量下減少 87%，這與 PubMed 記錄相符。

<ProTip title="📑 引用前先打開摘要：" description="在此試驗中，TLDR 命名了結果但未提供數據。點擊「展開 (Expand)」並從摘要的結果部分獲取任何數值" />

不同引擎之間的引用次數存在差異

Semantic Scholar 顯示該試驗有 1,239 次引用。Google Scholar 在同一天晚上顯示同一篇論文被引用了 2180 次。

因此，在指出引用次數時，請註明其來源引擎，並且僅與該引擎的其他計數進行比較。

引用按鈕需要仔細檢查

「引用 (Cite)」對話框提供了 BibTeX、MLA、APA 和 Chicago 格式，以及 BibTeX 和 EndNote 匯出。APA 分頁為該試驗生成了以下內容：

Semantic Scholar 中該試驗的 APA 分頁引用對話框

與 PubMed 記錄（第 385 卷、第 6 期、第 493 至 502 頁）相比，該條目存在四個問題：

• 無卷號、期號或頁碼 - 該條目在期刊名稱處就結束了。

• 無 DOI - Purdue OWL 指出，APA 第 7 版在有可用 DOI 時應將其包含在內，而該試驗是有 DOI 的。

• 列出了所有 26 位作者 - APA 第 7 版要求列出前 19 位作者，然後是省略號，最後是最後一位作者，正如 Purdue OWL 和 APA 多作者引用指南所述。

• 期刊大寫問題 - 期刊顯示為 The New England journal of medicine。

對於有頁碼的論文，MLA 分頁卻以 n. pag.（意為無頁碼）結尾。BibTeX 條目沒有卷號、頁碼或 DOI 欄位，並將其 URL 指向了 Semantic Scholar API。

Google Scholar 的同一篇論文 APA 版本更為接近，包含第 385 卷、第 6 期和第 493-502 頁。它列出了 6 位作者，然後在最後一位作者前使用了省略號和 & 符號，但它同樣沒有 DOI。

<ProTip title="🧩 對照 PubMed 檢查參考文獻：" description="在 PubMed 上打開論文，將卷號、期號、頁碼和 DOI 複製到條目中。此試驗的「引用 (Cite)」對話框將這四個內容都漏掉了" />

Semantic Scholar 的優勢所在

按類型分類的引用面板

該試驗的頁面總共顯示 1,239 次引用，並按類型對其中一部分進行了細分。「高度有影響力的引用 (Highly Influential Citations)」顯示為 55，「背景引用 (Background Citations)」為 209，「方法引用 (Methods Citations)」為 43，「結果引用 (Results Citations)」為 4。

Semantic Scholar 試驗頁面上的引用面板

Google Scholar 僅給出單一的被引用計數。對於文獻探討，結果 (Results) 列表是快速進入引用該試驗結果的論文之捷徑。

摘錄顯示引用論文的具體內容

將引用篩選為「結果引用 (Results Citations)」後剩下 4 篇論文，每篇都帶有「高度受影響 (Highly Influenced)」標記。打開 2023 年發表於《Global Cardiology Science and Practice》的一篇評論中的摘錄，顯示了引用句本身。

一篇引用的論文及其摘錄，標記為「引用結果自 (Cites results from)」

其內容為："Reductions in TTR levels over 90% in this trial were achieved with higher doses than those used in the previously reported polyneuropathy arm of the study 40 ; however, there were no significant adverse events." 這在打開任何一篇論文之前，就展示了該試驗是如何被使用的，而普通的引用計數無法做到這一點。

<ProTip title="🧭 按「結果 (Results)」篩選引用：" description="在關鍵論文上，將「引用類型 (Citation Type)」設為「結果引用 (Results Citations)」，然後打開摘錄。每一個摘錄都會顯示後續論文引用其結果的句子" />

閱讀器內部的引用卡片

試驗報告本身僅能透過 nejm.org 和 PubMed 打開，沒有閱讀器連結。而 2023 年的評論有閱讀器連結，並在 Semantic Reader 中打開。

在 Semantic Reader 中點擊引用 40 會打開被引用試驗的卡片

點擊其引用編號 40 會打開 NEJM 試驗的卡片，其中包含標題、作者、期刊、日期和 TLDR，外加顯示 1,239 和 55 的標記，這些數據與該試驗的引用和高度有影響力的引用次數相同。

Semantic Scholar 的費用

免費。Semantic Scholar 沒有付費方案，其 FAQ 稱其為免費工具，因此選擇它的依據在於本篇評論中所述的任務，而非價格。

2026 年 10 月的定價，於 10 月 4 日取自 semanticscholar.org/faq 和 jenni.ai/pricing。

Semantic Scholar 與其他替代方案的對比

Google Scholar - 在此測試中，這是輸入聲明並找回其來源的更好選擇。 Google Scholar 指南介紹了其搜尋運算子，例如引號和 OR。

Elicit - Elicit 在同一天使用相同的完整句子進行「尋找論文 (Find papers)」請求，並在一個 3 行的表格中將 NEJM 報告排在第一位。在該次運行中，它成功從聲明中找到了來源，而 Semantic Scholar 則一無所獲。

Jenni - 它在另一端（即草稿中）發揮作用。其「引用 (Cite)」按鈕可在游標處開啟論文搜尋，一鍵即可同時歸檔正文引用和參考文獻。

在 10 月 1 日的測試中，其針對此試驗的 APA 條目列出了前 19 位作者、省略號和最後一位作者，然後是第 385 卷、第 6 期、第 493 至 502 頁以及 DOI。

在該搜尋中輸入標題時，Jenni 將 2022 年具有相同標題的重印版排在 NEJM 報告之上，因此 DOI 檢查在此處同樣適用。

在 Semantic Scholar 中找到的論文可以透過 DOI，或透過 Zotero 和 Mendeley 匯入傳輸過來。 Jenni 與 ChatGPT 的比較針對聊天機器人進行了類似的「尋找試驗」測試，而 醫學研究資料庫指南則列出了其他可搜尋臨床研究的地方。

你應該在論文中使用 Semantic Scholar 嗎？

是的，應與 Google Scholar 搭配使用，而非取而代之。在此測試中，Google Scholar 追溯了聲明的來源，而 Semantic Scholar 則顯示了誰引用了該試驗的結果以及他們說了什麼。

不要直接將任何一個「引用 (Cite)」按鈕生成的內容視為最終成品。請對照 PubMed 記錄檢查 DOI、卷號和頁碼，並檢查來源是否確實說了句子所聲明的內容，正如 錯誤聲明背後的真實來源所解釋的那樣。

<CTA title="引用論文並獲取完整參考文獻" description="Jenni 歸檔了該試驗及其卷號、期號、頁碼和 DOI，且樣式選取器支援超過 10,000 種引用樣式" buttonLabel="免費開始寫作" link="https://app.jenni.ai/register" />

對於寫作本身，可在 Jenni 中 撰寫論文草稿，此時引用和參考文獻列表與章節位於同一檔案中，且 聲明可信度 (Claim confidence) 功能會對照已發表的來源審查每一項聲明。