Academic Knowledge APIAcademic Knowledge API

Academic Knowledge API へようこそ。Welcome to the Academic Knowledge API. このサービスでは、教育や学習を目的とするユーザーのクエリを解釈し、Microsoft Academic Graph (MAG) から豊富な情報を取得できます。With this service, you will be able to interpret user queries for academic intent and retrieve rich information from the Microsoft Academic Graph (MAG). MAG ナレッジ ベースは、学術的な活動をモデル化するエンティティ (研究分野、著者、機関、論文、開催地、およびイベント) から成る Web 規模の異種エンティティ グラフです。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.

MAG データは、Bing Web インデックスだけではなく、Bing からの社内ナレッジ ベースからも掘り出されます。The MAG data is mined from the Bing web index as well as an in-house knowledge base from Bing. 継続的な Bing のインデックス化を受けて、この API には、Web のフォローによる検出と Bing によるインデックス化から取得された最新の情報が含まれます。As a result of on-going Bing indexing, this API will contain fresh information from the Web following discovery and indexing by Bing. このデータセットに基づいて、Academic Knowledge API は、プロアクティブな提案を伴う反応の速い検索、豊富な研究論文のグラフ検索の結果、および論文と関連エントリのセットに含まれる属性値のヒストグラム分布がシームレスに結合された知識主導型の対話式ダイアログを実現できます。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.

Microsoft Academic Graph については、 を参照してください。For more information on the Microsoft Academic Graph, see

Academic Knowledge API は、Cognitive Services Preview から Cognitive Services Labs に移動されました。The Academic Knowledge API has moved from Cognitive Services Preview to Cognitive Services Labs. プロジェクトの新しいホームページは です。The new homepage for the project is: 既存の API キーは、2018 年 5 月 24日 まで機能します。Your existing API key will continue working until May 24th, 2018. この日を過ぎたら、新しい API キーを生成してください。After this date, please generate a new API key. 既存のキーの有効期限が切れた後、有料プレビューは使用できなくなることに注意してください。Please note that paid preview will no longer be available once your existing key expires. この API の無料レベルでは目的を十分に果たせない場合は、Microsoft のチームにお問い合わせください。Please contact our team if the free tier of the API is not sufficient for your purposes.


Academic Knowledge API は、次の 4 つの関連する REST エンドポイントで構成されます。The Academic Knowledge API consists of four related REST endpoints:

  1. interpret – ユーザーの自然言語によるクエリ文字列を解釈します。interpret – Interprets a natural language user query string. 注釈付きの解釈を返し、ユーザーの入力内容を予測する検索ボックスの高性能な自動補完を実現します。Returns annotated interpretations to enable rich search-box auto-completion experiences that anticipate what the user is typing.
  2. evaluate – クエリ式を評価し、Academic Knowledge エンティティの結果を返します。evaluate – Evaluates a query expression and returns Academic Knowledge entity results.
  3. calchistogram – クエリ式によって返されたアカデミック エンティティの属性値について、分布ヒストグラムを計算します。たとえば、特定の著者の年ごとの引用の分布を計算します。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.

これらの API メソッドを一緒に使用して、リッチなセマンティック検索エクスペリエンスを作成できます。Used together, these API methods allow you to create a rich semantic search experience. ユーザーのクエリ文字列が指定されると、interpret メソッドによってクエリの注釈付きのバージョンと構造化されたクエリ式が用意され、必要に応じて、内在するアカデミック データのセマンティクスに基づいてユーザーのクエリが補完されます。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. たとえば、ユーザーが文字列「latent s」と入力した場合、interpretメソッドは、ランク付けされた解釈のセットを用意し、latent semantic analysis (研究分野)、latent structure analysis (論文)、または latent s で始まるその他のエンティティ式を検索できることをユーザーに提示します。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. この情報を使用して、ユーザーを目的の検索結果に迅速にガイドできます。This information can be used to quickly guide the user to the desired search results.

evaluate メソッドを使用して、一致する論文エンティティのセットをアカデミック ナレッジ ベースから取得でき、calchistogram メソッドを使用して、論文エンティティのセットの属性値の分布を計算できます。この分布を使用して、検索結果をさらにフィルター処理できます。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.

Getting Started (概要)Getting Started

左側にあるサブトピックで、詳細なドキュメントを確認してください。Please see the subtopics at the left for detailed documentation. 例の読みやすさを向上させるために、REST API 呼び出しには URL エンコードされていない文字 (スペースなど) が含まれていることに注意してください。Note that to improve the readability of the examples, the REST API calls contain characters (such as spaces) that have not been URL-encoded. コードには、適切な URL エンコードを適用する必要があります。Your code will need to apply the appropriate URL-encodings.