9 月 5 日，谷歌發(fā)布了一個幫助研究者查找在線數(shù)據(jù)的免費搜索引擎 Dataset Search。谷歌表示，該引擎面向「科學家、數(shù)據(jù)記者、數(shù)據(jù)極客等人群」。該引擎有助于促進數(shù)據(jù)的開放利用和重復利用。

Dataset Search 與谷歌的其他專用搜索引擎（如用于搜索新聞和圖像的引擎，以及 Google Scholar 和 Google Books）一樣可以免費使用，它基于擁有者對文件和數(shù)據(jù)庫的分類方式來查找文件和數(shù)據(jù)集。該引擎讀取文件內容的方式與搜索引擎搜索網頁的方式不同。有專家表示，該引擎填補了這一領域的空白，可以極大地促進開放數(shù)據(jù)運動的發(fā)展，這一運動旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的開放利用和重復利用。

政府機構、科學出版社、研究機構甚至是個人研究者在全世界維護著成千上萬的開源數(shù)據(jù)資源庫，包含了數(shù)百萬個數(shù)據(jù)集。

但那些想知道哪些類型的數(shù)據(jù)可用，或者那些希望定位已經存在的數(shù)據(jù)的研究者，通常依賴于口耳相傳的信息。來自加州山景城的 Google AI 計算機科學家 Natasha Noy 說。

對于那些處于研究生涯早期階段且還沒有建立專業(yè)聯(lián)系網絡的研究者而言，這個問題尤其嚴重，Noy 說。這對于那些做交叉學科研究的人而言也是個嚴重的缺陷。例如，流行病學家需要訪問氣候數(shù)據(jù)，其可能與某種病毒的傳播相關。

分類搜索

2017 年 1 月，Noy 及其谷歌同事 Dan Brickley 在一篇谷歌博客（https://ai.googleblog.com/2017/01/facilitating-discovery-of-public.html）中首次介紹了解決該問題的策略。

典型的搜索引擎分兩個階段運行。第一個階段是通過在互聯(lián)網上持續(xù)搜索來索引可用網頁。第二個階段是對索引網頁進行排序，以使用戶輸入搜索詞時，搜索引擎能夠按相關度排序來提供搜索結果。

Noy 和 Brickley 寫道，為了幫助搜索引擎索引現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，擁有數(shù)據(jù)集的人應該使用一個叫作 Schema.org 的標準化詞匯表來「標記」數(shù)據(jù)集，Schema.org 是谷歌和另外三個搜索引擎巨頭（微軟、雅虎和 Yandex）一起發(fā)起的項目，由 Brickley 管理。谷歌團隊還開發(fā)了一種特殊算法來對搜索結果中的數(shù)據(jù)集進行排序。

由于谷歌在網頁搜索中的主導地位，谷歌正在快速轉入數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的消息刺激主要搜索引擎巨頭進入該戰(zhàn)場，對元數(shù)據(jù)進行標準化處理，倫敦數(shù)據(jù)共享公司 Figshare CEO Mark Hahnel 說道。（Figshare 由霍爾茨布林克出版集團管理，該集團也對 Nature 的出版公司持有大量股份。）

「到 11 月，我們接觸的所有大學的數(shù)據(jù)都已經標記完成。我認為這對學界的開放數(shù)據(jù)而言是一項重要變革。」Hahnel 說道。

Hahnel 認為，融資機構有時強制要求研究數(shù)據(jù)必須可獲取，而只要信息能夠高效獲取，他們就能達到其最終目的?！高@使得投資機構一直嘗試做的事合法化?！?/p>

谷歌為用戶提供了能夠同時搜索多個存儲區(qū)的單個界面，希望借此改變用戶發(fā)布和運用數(shù)據(jù)的方式。谷歌表示這個項目能夠帶來下列好處：

形成數(shù)據(jù)共享生態(tài)系統(tǒng)，鼓勵數(shù)據(jù)發(fā)布者依照最佳做法來存儲和發(fā)布數(shù)據(jù)；

為科學家提供相應平臺，方便大眾引用他們創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，展現(xiàn)他們的研究成果所帶來的影響力。

搜索試驗

目前谷歌已經正式對外測試開源數(shù)據(jù)集搜索引擎，用戶在鍵入數(shù)據(jù)集名稱或關鍵信息后，該搜索引擎會給出一系列數(shù)據(jù)源列表，每一個數(shù)據(jù)源都會有簡要的介紹，例如更新日期、作者、版權和內容說明等。值得注意的是，除了數(shù)據(jù)集資源，該搜索引擎還能檢索到很多 Kaggle 上的預訓練模型。在機器之心的嘗試中，我們分別以 CIFAR-10、Object Detection 和 SQuAD 為關鍵詞搜索數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)了一些很有意思的結果。

首先我們檢索了十分常用的圖像分類數(shù)據(jù)集 CIFAR-10，該數(shù)據(jù)集包含 10 個類別共 60000 張 32x32 的彩色圖像，且分為 50000 張訓練圖像和 10000 張測試圖像。搜索結果共給出了 9 項來源，包括數(shù)據(jù)集、預訓練模型和對比結果。

例如在排名第一的搜索結果中，數(shù)據(jù)集來自 Kaggle 的 CIFAR-10 Python。在搜索引擎的簡介頁中，除了給出該數(shù)據(jù)集的簡要信息（包括引用此數(shù)據(jù)集的論文），它甚至還展示了該數(shù)據(jù)集的使用指南。例如，如下展示頁介紹了該數(shù)據(jù)集在 Keras 的使用方法：

fromosimportlistdir,makedirsfromos.pathimportjoin,exists,expandusercache_dir=expanduser(join('~','.keras'))ifnotexists(cache_dir):makedirs(cache_dir)datasets_dir=join(cache_dir,'datasets')#/cifar-10-batches-pyifnotexists(datasets_dir):makedirs(datasets_dir)#Ifyouhavemultipleinputdatasets,changethebelowcpcommandaccordingly,typically:#!cp../input/cifar10-python/cifar-10-python.tar.gz~/.keras/datasets/!cp../input/cifar-10-python.tar.gz~/.keras/datasets/!ln-s~/.keras/datasets/cifar-10-python.tar.gz~/.keras/datasets/cifar-10-batches-py.tar.gz!tarxzvf~/.keras/datasets/cifar-10-python.tar.gz-C~/.keras/datasets/

點擊第一條數(shù)據(jù)源就能跳轉到對應的 Kaggle 頁面，下載和額外信息都展示在原頁面中。

在采用關鍵詞「Object Detection」進行搜索的過程中，我們會發(fā)現(xiàn)搜索結果遠遠要比上面多得多，大約會有上百條數(shù)據(jù)來源。依靠關鍵詞同樣檢索到了非常多流行的開源數(shù)據(jù)集，它們都適用于目標檢測這一領域。例如 Microsoft COCO、Face Detection 和 Vehicle Number Plate Detection 等。

從「Object Detection」的搜索結果來看，來自 Kaggle 的數(shù)據(jù)集占了一小半，它們都會在 Kaggle 上提供下載與使用指南。其實瀏覽這么多數(shù)據(jù)源，搜索引擎給出的簡介頁面就顯得非常重要了。我們不需要跳轉到每一個數(shù)據(jù)集的原地址，僅根據(jù)簡介就能了解該數(shù)據(jù)集的大概應用領域與內容。如下展示了 COCO 數(shù)據(jù)集的簡介頁面：

最后我們檢索了斯坦福的問答數(shù)據(jù)集「SQuAD」，搜索結果不僅給出了挑戰(zhàn)賽地址和數(shù)據(jù)集地址，同時還提供了相似數(shù)據(jù)集和挑戰(zhàn)賽的地址。但是在我們檢索「SQuAD 2.0」的時候，并沒有搜索到斯坦福大學發(fā)布的機器閱讀理解問答數(shù)據(jù)集 SQuAD 2.0，也可能是該數(shù)據(jù)集太新，還沒有被搜索引擎收錄。

合作機構

谷歌這一嘗試的早期支持者是美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）。該機構的職權范圍從漁業(yè)到日冕，其檔案包含近 7 萬個數(shù)據(jù)集，包括 19 世紀的船舶日志。這些數(shù)據(jù)的總容量超過 35 PB，相當于 35000 個典型硬盤的容量。

谷歌這一工具 Dataset Search 將幫助 NOAA 完成數(shù)據(jù)開放的使命，NOAA 首席數(shù)據(jù)官 Edward Kearns 表示?！肝覀兿胩剿餍碌姆椒?，使其他人也能使用這些數(shù)據(jù)?！?/p>

與數(shù)據(jù)擁有者展開合作是運行 Dataset Search 的關鍵步驟。盡管這一系統(tǒng)未來可能變得更加復雜，谷歌目前不打算像處理網頁和圖像那樣讀取或分析數(shù)據(jù)。Noy 表示，「只有數(shù)據(jù)發(fā)布者提供的元數(shù)據(jù)足夠好，這種搜索工具才能夠好。」

和 Google Scholar 一樣，Dataset Search 目前不提供自動化查詢或應用程序編程接口（API），盡管谷歌表示將來可能會增加這一功能。

Noy 表示當研究人員開始使用 Dataset Search 時，谷歌將會觀察他們如何與其交互，并利用這些信息來改進搜索結果。她還表示，公司尚未打算把該服務商業(yè)化。

隨著 Dataset Search 的不斷改進，未來它也許會跟 Google Scholar 整合，將特定研究領域的搜索結果關聯(lián)到相關數(shù)據(jù)集。