Semantic Scholar Lookup

Semantic Scholar 查询

通过 `asta papers` 命令调用 Semantic Scholar API，快速精准地查询论文元数据、引用和作者。

何时使用此技能

• 用户询问某篇特定论文的详细信息（按标题、DOI、arXiv ID 等）
• 用户想查看引用某篇作品的论文
• 用户询问某位作者的论文
• 用户想快速按关键词搜索（而非生成全面报告）
• 用户想在论文全文中查找特定论点、方法或证据（使用 snippet-search）
• 任务需要查询特定论文元数据或引用图谱

不用于生成全面报告——此类任务请使用 Literature Report Generation 技能。

安装

此技能需要 asta CLI：

# Install/reinstall at the correct version
PLUGIN_VERSION=0.16.0
if [ "$(asta --version 2>/dev/null | grep -oE '[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+')" != "$PLUGIN_VERSION" ]; then
  uv tool install --force git+https://github.com/allenai/asta-plugins.git@v$PLUGIN_VERSION
fi

**前置条件：**Python 3.11+ 和 uv package manager

可用命令

获取论文详情

asta papers get——按 ID 获取单篇论文的元数据

asta papers get ARXIV:2005.14165

asta papers get "DOI:10.18653/v1/N18-3011" --fields title,year,authors,abstract

asta papers get CorpusId:215416146 --format text

支持的 ID 格式：

• ARXIV:2106.15928
• DOI:10.18653/v1/N18-3011
• CorpusId:215416146
• PMID:19872477
• URL:https://arxiv.org/abs/2106.15928

常用字段：title,abstract,authors,year,venue,citationCount,publicationDate,url,isOpenAccess,fieldsOfStudy

搜索论文

asta papers search——按关键词搜索论文

asta papers search "transformers attention mechanism"

asta papers search "RLHF" --date 2023- --limit 10

asta papers search "neural networks" --fields title,year,abstract,authors

asta papers search "LLM safety" --date 2024-01-01:2024-12-31

选项：

• --fields：以逗号分隔的返回字段
• --limit：结果数量（默认 20，最多 100）
• --date：出版日期或年份筛选条件。接受年份（2020、2020-2024、2020-）或日期范围（2024-01-01:2024-12-31）。映射到 S2 的 publicationDateOrYear 参数。
• --format：将输出设为 json 或 text

片段搜索

asta papers snippet-search——通过 S2 snippet/search API 搜索论文全文（标题、摘要和正文）。返回匹配的文本摘录及论文元数据。

asta papers snippet-search "in-context learning emerges at scale"

asta papers snippet-search "RLHF reward hacking" --date 2023- --limit 10

asta papers snippet-search "sparse mixture of experts" --fields snippet.text,snippet.snippetKind,snippet.section

# Pin results to papers indexed before a date (useful for reproducible benchmarks)
asta papers snippet-search "chain-of-thought" --inserted-before 2024-01-01

--fields 选项接受片段字段：

• snippet.text——匹配的文本摘录（约 500 个词）
• snippet.snippetKind——来源类型（例如标题、摘要、正文）
• snippet.section——片段所在的论文章节
• snippet.snippetOffset——字符位置信息（start、end）
• snippet.annotations——标记信息，包括参考文献提及和句子边界

如果省略 --fields，默认值为 snippet.text,snippet.snippetKind。无论是否指定 --fields，都会返回论文元数据（corpusId、标题、作者、openAccessInfo）和相关性评分。

选项：

• --fields：以逗号分隔的返回片段字段
• --date：日期/年份筛选条件，与标准搜索相同
• --limit：结果数量上限（默认 20，最多 1000——上限高于标准搜索）
• --inserted-before：仅包含在此日期之前编入索引的论文（YYYY-MM-DD、YYYY-MM 或 YYYY）。通常用于确保基准测试的一致性——固定截止日期可确保多次运行返回相同的论文集合，即使新论文仍在不断编入索引。
• --format：将输出设为 json 或 text

获取引用

asta papers citations——获取引用指定作品的论文

asta papers citations ARXIV:2005.14165

asta papers citations CorpusId:218487638 --limit 20 --format text

选项：

• --fields：引用论文的字段
• --limit：结果数量上限（默认 50，最多 1000）
• --format：将输出设为 json 或 text

搜索作者及其论文

asta papers author search——按姓名查找作者

asta papers author search "Yoav Goldberg"

asta papers author search "Hinton" --limit 5 --format text

asta papers author papers——获取某位作者的论文

# First, get author ID from search
asta papers author search "Yoav Goldberg"

# Then get their papers using the author ID
asta papers author papers 1741101 --limit 50

asta papers author papers 1741101 --fields title,year,venue,citationCount

选项：

• --fields：论文的返回字段
• --limit：结果数量上限（默认 50，最多 1000）
• --format：将输出设为 json 或 text

输出格式

所有命令都支持两种输出格式：

JSON 格式（默认）：

• 机器可读
• 数据结构完整
• 可通过管道传递给 jq 进行筛选
• 最适合编程使用

文本格式（--format text）：

• 易于阅读
• 格式化输出
• 最适合快速浏览
• 向用户展示结果时使用

使用提示

高效选择字段

仅请求所需字段，以加快响应速度：

# Good - minimal fields for quick browse
asta papers search "deep learning" --fields title,year,authors,citationCount

# Less efficient - many fields slow down response
asta papers search "deep learning" --fields title,abstract,authors,year,venue,citations,references

日期筛选

适当缩小范围，仅查找近期论文：

asta papers search "RLHF" --date 2023-2024  # 2023-2024
asta papers search "RLHF" --date 2023-      # 2023 onwards
asta papers search "RLHF" --date -2020      # Before 2020
asta papers search "RLHF" --date 2024-06-01:2024-12-31  # Specific date range

管道传递给 jq

用于复杂的 JSON 处理：

# Extract just titles
asta papers search "transformers" | jq '.data[].title'

# Filter by citation count
asta papers search "neural networks" | jq '.data[] | select(.citationCount > 100)'

# Get author names
asta papers get ARXIV:2005.14165 | jq '.authors[].name'

多步工作流

组合命令以处理复杂查询：

示例 1：查找作者近期被大量引用的论文

# 1. Find author
asta papers author search "Geoffrey Hinton" --format text

# 2. Get their recent papers
asta papers author papers 1751273 --fields title,year,citationCount --limit 50 | \
  jq '.data[].paper | select(.year >= 2020) | select(.citationCount > 100)'

示例 2：探索引用网络

# 1. Get paper details
asta papers get ARXIV:2005.14165

# 2. Get who cited it
asta papers citations ARXIV:2005.14165 --limit 20 --format text

# 3. Get details on specific citing papers
asta papers get CorpusId:123456789

示例工作流

“获取 arXiv:2005.14165 的详情”

asta papers get ARXIV:2005.14165 --format text

以便于阅读的格式向用户呈现输出。

“有哪些论文引用了 GPT-3 论文？”

# GPT-3 paper
asta papers citations ARXIV:2005.14165 --limit 50 --format text

从结果中展示近期或被大量引用的论文。

“RLHF 领域的近期论文”

asta papers search "RLHF reinforcement learning from human feedback" \
  --date 2023- \
  --limit 20 \
  --fields title,abstract,year,authors,venue,citationCount \
  --format text

“Yoav Goldberg 撰写的论文”

# Step 1: Find author
asta papers author search "Yoav Goldberg" --format text

# Step 2: Get their papers (using author ID from step 1)
asta papers author papers 1741101 \
  --fields title,year,venue,citationCount \
  --limit 50 \
  --format text

“查找‘chain-of-thought’推理的证据”

# Snippet search finds mentions in paper bodies, not just titles/abstracts
asta papers snippet-search "chain-of-thought reasoning improves performance" \
  --limit 15

# Or use standard search for paper-level results
asta papers search "chain-of-thought reasoning" \
  --fields title,abstract,year,authors \
  --limit 15

# Then examine specific papers with 'asta papers get'

响应呈现

向用户展示结果时：

单篇论文：

**Title** (Year)
Authors: [author list]
Venue: [venue name]
Citations: [count]

[Abstract]

URL: [Semantic Scholar link]

论文列表：

Found [N] papers:

1. **Paper Title** - Author et al. (Year) - [Venue] - [X citations]
2. **Another Paper** - ...
...

片段搜索结果（snippet-search）：

Found [N] snippet results:

1. **Paper Title** - Author et al.
   Score: 0.95
   Snippet (abstract): "...matching text excerpt..."
2. **Another Paper** - ...
...

引用：

Found [N] papers citing this work:

Recent citations:
1. [Paper 1] (2024) - [citations]
2. [Paper 2] (2023) - [citations]
...

最佳实践

• 直接向用户展示结果时，使用 --format text
• 需要处理或筛选结果时，使用 JSON 输出
• 从较小的限制值开始，根据需要逐步增加
• 只获取实际会用到的字段
• 搜索论文正文中的特定主张、方法或证据时，使用 snippet-search
• 按主题发现论文时，使用 search
• 如需全面研究，建议使用 Literature Report Generation 技能
• 适当时提供 Semantic Scholar URL（https://semanticscholar.org/paper/{paperId}）

API 密钥

如果存在 ASTA_TOOL_KEY 环境变量，命令会使用它。大多数查询无需密钥即可运行，但使用密钥可获得更高的速率限制。