通常情况下，一篇学术论文的诞生，最关键的部分不仅仅在于写或者是实验，更重要的是前期需要阅读大量的资料以及文献检索的过程。

在微软亚洲研究院院长洪小文博士看来，很多时候做学术研究，至关重要的一点就是博学。即要了解自己研究方向的现状，也要对自己研究领域上不同方向的信息了如指掌。

因此，文献检索对于每一个从事学术研究的人来说都不陌生。事实上，文献检索还被作为一门基础课程，一直都是低年级的本科生和硕士生的必修课程。

文献调研往往是科研工作的第一步，也是一篇学术论文诞生前最重要的准备工作。

但想要做好这一步并不容易。更多时候我们是利用搜索引擎进行关键词搜索，搜索引擎等搜索工具仍旧以关键字匹配为主流。以人工智能(Artificial Intelligence)为例，能够搜到标题中带有Artificial Intelligence词汇的文章数不胜数。

可是对于一个新人来说，无论是按时间检索还是按相关性检索都无法在短时间对人工智能拥有一个学术图谱式的认知。人工智能的定义是什么?相关领域有哪些?哪些会议与之密切相关?这个领域有哪些重要学者的研究最值得关注?

对于研究人员来说，特别是国内的学术搜索环境，长久以来都不甚理想。国内主流搜索引擎，广告与推广充斥着搜索结果页面，并且英文搜索结果表现也不尽如人意。

与此同时，随着科学技术的迅猛发展，研究人员了解的科研内容和接触信息的方式越发多元化，拥有一个易于上手，内容全面，联想能力强的学术搜索引擎工具可以说是一个迫在眉睫的需求。

事实上，这样的需求也广泛的存在于，全球知名的研究机构微软亚洲研究院，几乎每一位研究院都有自己的学术论文和研究需求。于是，搭建一个智能化的学术平台这样的构想就一直存在于微软，微软也一直试图通过自己的技术实现这样的构想。

早在微软全球执行副总裁沈向洋担任微软亚洲研究院院长期间，便有了微软学术搜索雏形Libra——一个从刚推出便在算法和理念上广受学界用户好评的系统。此后，为提供更加稳定的产品服务，微软互联网工程院将其整合至必应搜索产品线，作为专业的垂直搜索领域推出。

而就在近期，微软正式上线了友好型学术搜索引擎——微软学术搜索。基于必应的大数据搜索技术及微软研究院的先进算法，同时整合了Azure云计算能力，可以帮助用户全面、准确地查找学术论文、国际会议、权威期刊、研究专家及领域等专业学术资源。

这不仅仅只是一个搜索引擎，而是真正的智能化学术平台，其使用的核心技术基于强大的知识图谱体系，通过对学术论文、国际会议、权威期刊、研究专家及领域等专业学术资源实体的聚合，构建了学术图谱体系，更加适用于学术领域的垂直搜索特点。

微软还与清华共同签署了 “学术大数据项目” 合作备忘录，清华数据科学研究院将为微软学术搜索提供丰富的学术数据以及相应的咨询和建议。

更为重要的是在搜索之外，微软学术搜索最为强悍的一面是，能够帮你“看论文”。面对数量繁多的论文文献时，相信很多人都希望能够有人帮忙提前看完内容，然后告诉自己是否适合，以降低信息检索的成本。

而由人工智能技术支持的微软学术搜索，就能够实现这一功能，通过对海量数据的阅读和学习，挖掘出多样的语义，从而帮助用户更加便捷、准确的查找信息。除了知识卡片和结构化论文搜索页面之外，现在的微软学术搜索后台提供的高级搜索功能则更能体现微软学术搜索理解复杂语义的智能特征。

高级搜索即多条件筛选，可通过简单的查询语法叠加，实现多维度查询。不同于以往文献搜索繁琐的搜索语法，微软学术搜索提供的高级搜索服务更接近于自然语言的理解和表达，即用最简单的自然语言就能实现多维度的高级搜索，简化使用流程。

写一篇学术论文有多难，我们相信在学术搜索的帮助下，你已经迈出了重要的一步。■

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