Academic Knowledge APIAcademic Knowledge API

Le damos la bienvenida a Academic Knowledge API.Welcome to the Academic Knowledge API. Con este servicio, podrá interpretar consultas de usuario con fines académicos y recuperar información completa de Microsoft Academic Graph (MAG).With this service, you will be able to interpret user queries for academic intent and retrieve rich information from the Microsoft Academic Graph (MAG). La base de conocimiento de MAG es un gráfico de entidades heterogéneas de escala web que consta de las entidades que modelan actividades académicas: campo de estudio, autor, institución, artículo, lugar y evento.The MAG knowledge base is a web-scale heterogeneous entity graph comprised of entities that model scholarly activities: field of study, author, institution, paper, venue, and event.

Los datos de MAG se extraen del índice de web de Bing, así como de una base de conocimiento interna de Bing.The MAG data is mined from the Bing web index as well as an in-house knowledge base from Bing. Como resultado de la indexación de Bing en curso, esta API contendrá información nueva de la web después de la detección y la indexación por parte de Bing.As a result of on-going Bing indexing, this API will contain fresh information from the Web following discovery and indexing by Bing. En función de este conjunto de datos, Academic Knowledge API permite un diálogo interactivo, guiado por el conocimiento, que combina perfectamente la búsqueda reactiva con experiencias de sugerencia proactivas, resultados de búsqueda de grafos de documentos de investigación enriquecidos y distribuciones de histograma de los valores de atributo para un conjunto de artículos y las entidades relacionadas.Based on this dataset, the Academic Knowledge APIs enables a knowledge-driven, interactive dialog that seamlessly combines reactive search with proactive suggestion experiences, rich research paper graph search results, and histogram distributions of the attribute values for a set of papers and related entities.

Para obtener más información sobre Microsoft Academic Graph, consulte http://aka.ms/academicgraph.For more information on the Microsoft Academic Graph, see http://aka.ms/academicgraph.

Academic Knowledge API se ha movido de Cognitive Services (versión preliminar) a Laboratorios de Cognitive Services.The Academic Knowledge API has moved from Cognitive Services Preview to Cognitive Services Labs. La nueva página de inicio para el proyecto es: https://labs.cognitive.microsoft.com/en-us/project-academic-knowledge.The new homepage for the project is: https://labs.cognitive.microsoft.com/en-us/project-academic-knowledge. La clave de API existente seguirá funcionando hasta el 24 de mayo de 2018.Your existing API key will continue working until May 24th, 2018. Tras esta fecha, vuelva a generar una nueva clave de API.After this date, please generate a new API key. Tenga en cuenta esa versión preliminar de pago ya no estará disponible una vez que expire la clave existente.Please note that paid preview will no longer be available once your existing key expires. Póngase en contacto con nuestro equipo si el nivel gratuito de la API no es suficiente para sus fines.Please contact our team if the free tier of the API is not sufficient for your purposes.

CaracterísticasFeatures

Academic Knowledge API consta de cuatro puntos de conexión de REST relacionados:The Academic Knowledge API consists of four related REST endpoints:

  1. interpret: interpreta una cadena de consulta de usuario en lenguaje natural.interpret – Interprets a natural language user query string. Devuelve interpretaciones anotadas para habilitar una funcionalidad de autocompletar de cuadro de búsqueda que se anticipe a lo que el usuario escribe.Returns annotated interpretations to enable rich search-box auto-completion experiences that anticipate what the user is typing.
  2. evaluate: evalúa una expresión de consulta y devuelve resultados de entidades de Academic Knowledge.evaluate – Evaluates a query expression and returns Academic Knowledge entity results.
  3. calchistogram: calcula un histograma de la distribución de valores de atributo para las entidades académicas que devuelve una expresión de consulta, como la distribución de citas por año de un autor determinado.calchistogram – Calculates a histogram of the distribution of attribute values for the academic entities returned by a query expression, such as the distribution of citations by year for a given author.
  4. graph search: busca un patrón de gráfico determinado y devuelve los resultados de la entidad coincidente.graph search – Searches for a given graph pattern and returns the matched entity results.

Usados en conjunto, estos métodos de API permiten crear una experiencia de búsqueda semántica enriquecida.Used together, these API methods allow you to create a rich semantic search experience. Dada una cadena de consulta de usuario, el método interpret le proporciona una versión anotada de la consulta y una expresión de consulta estructurada, a la vez que tiene la opción de completar la consulta del usuario basándose en la semántica de los datos académicos subyacentes.Given a user query string, the interpret method provides you with an annotated version of the query and a structured query expression, while optionally completing the user’s query based on the semantics of the underlying academic data. Por ejemplo, si el usuario escribe la cadena latent s, el método interpret podrá proporcionar un conjunto de interpretaciones clasificadas, lo que sugiere que el usuario puede estar buscando el campo de estudio latent semantic análisis, el artículo latent structure analysis u otras expresiones de entidad que comienzan con latent s.For example, if a user types the string latent s, the interpret method can provide a set of ranked interpretations, suggesting that the user might be searching for the field of study latent semantic analysis, the paper latent structure analysis, or other entity expressions starting with latent s. Esta información puede utilizarse para guiar rápidamente al usuario a los resultados de búsqueda que desee.This information can be used to quickly guide the user to the desired search results.

El método evaluate se puede utilizar para recuperar un conjunto de entidades de artículo coincidentes de la base de conocimiento académica, y el método calchistogram se puede utilizar para calcular la distribución de valores de atributo para un conjunto de entidades de artículo que puede usarse para filtrar aún más los resultados de la búsqueda.The evaluate method can be used to retrieve a set of matching paper entities from the academic knowledge base, and the calchistogram method can be used to calculate the distribution of attribute values for a set of paper entities which can be used to further filter the search results.

El método graph search tiene dos modos: json y lambda.The graph search method has two modes: json and lambda. El modo json puede llevar a cabo una coincidencia de patrones de gráfico según los patrones de gráfico especificados por un objeto JSON.The json mode can perform graph pattern matching according to the graph patterns specified by a JSON object. El modo lambda puede realizar cálculos de servidor durante los recorridos de gráfico según las expresiones lambda especificadas por el usuario.The lambda mode can perform server-side computations during graph traversals according to the user-specified lambda expressions.

IntroducciónGetting Started

Consulte los temas secundarios a la izquierda para obtener documentación detallada.Please see the subtopics at the left for detailed documentation. Tenga en cuenta que, para mejorar la legibilidad de los ejemplos, las llamadas de la API de REST contienen caracteres (como espacios) que no tienen codificación URL.Note that to improve the readability of the examples, the REST API calls contain characters (such as spaces) that have not been URL-encoded. El código deberá aplicar las codificaciones URL adecuadas.Your code will need to apply the appropriate URL-encodings.