我们能够快速通过不同的注释任务迭代，并了解哪些是有效的，哪些是无效的。事实上，Appen平台已经内置了质量控制特性，这使得任务设置更加容易。
——艾伦人工智能研究所数据科学分析师Madeleine van Zuylen
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艾伦人工智能研究所(AI2)是由已故的保罗·艾伦于2014年创立的非营利研究所。AI2的研究人员和工程师团队致力于高影响力的人工智能项目。语义的学者其使命是利用人工智能帮助学者定位和理解正确的研究，建立重要的联系，并克服信息超载，从而加速科学突破。
所面临的挑战
Semantic Scholar推出了一个引文意图功能，使研究人员能够使用被引工作的分类来发现相关的学术论文。这个特性显示了背景信息、方法和结果的分类，在源论文的页面上为引用该源论文的每一篇后续文章显示分类。这些分类为用户提供了一个理解为什么一篇研究论文引用了另一篇，并允许他们快速识别一篇被引用的论文是否与他们的兴趣相关。
为了实现启动这一功能所需的准确标记，AI2需要大规模访问注释器。
解决方案
最初,语义学者团队在进入数据提取之前，AI2与我们合作，向Semantic Scholar语料库添加内容。有两个用例引用目的标签和抽象的标签这是Semantic Scholar成为学术研究领域领先的人工智能平台的两个关键特性。
Appen平台被用来从研究论文中构建一个标注句子的数据集，然后将这些数据输入机器学习模型，并经过训练以准确标注句子。在我们的帮助下，AI2能够快速设置、启动注释器任务，并有效地理解注释器在任务中的执行情况——允许根据需要进行快速调整。我们还可以根据语言或其他需要的因素轻松地选择不同类型的人群。引文意向功能现在涵盖了超过1000万篇论文，并分类了超过1亿次引文。
结果
我们很高兴能够在Appen平台上达到我们所需要的质量水平，以训练我们新的引文意图分类模型。
——艾伦人工智能研究所商业运营高级经理Sebastian Kohlmeier
通过我们平台的易用性，AI2现在可以快速运行作业，并通过汇总报告接收实时反馈，大大节省了时间。我们的平台还提供了卓越的准确性-引文意图任务超过80%，并在几个任务迭代中增加。
最终，这些努力通过为高质量的学术研究提供更大的可访问性，对Semantic Scholar用户体验产生了积极的影响。如今，全球每月有800万学者使用该网站，与引文意图和其他人工智能功能进行互动。
Semantic Scholar团队现在正与我们合作，以扩展到未来的用例。我们也很自豪能与AI2合作，支持全球员工的公平薪酬和薪酬透明度。
