присоединяйтесь к нам на Facebook

Walaw

технология

Россия.. Разработка нейросети, ускоряющей процесс поиска научных статей, схожих по смыслу

Tuesday 14 May 2024 - 12:20

Специалисты МГУ разработали многоязычную нейронную сеть для научных электронных библиотек, которая дает возможность быстро находить публикации, содержащие схожие по смыслу результаты поиска.

В пресс-службе МГУ сообщили: «Мини-нейронная сеть SciRus интегрирована с научной электронной библиотекой elibrary.ru, и теперь мы можем искать похожие публикации не только по ключевым словам, точность которых влияет на количество и содержание. документов, но и текстов самих статей».

Алексей Хохлов, заведующий научным отделом физического факультета МГУ и руководитель проекта, рассказал: «Поиск с помощью нейронной сети позволяет указать краткое содержание или полный текст научной статьи или даже подборку статей на интересующая вас тема. Система автоматически подберет публикации, максимально близкие к теме».

Помимо функции поиска по нейронной сети, пользователи электронной библиотеки могут искать публикации по таким характеристикам, как совместное цитирование, просмотренные пользователем публикации, авторский состав, дата публикации статьи и другие.

Генеральный директор Электронной библиотеки Геннадий Ерёменко отметил: «Важной особенностью этой модели для нас является многоязычие, поскольку научная электронная библиотека содержит документы на разных языках. Испытания подтвердили высокую эффективность модели, которая расширяет спектр предоставляемых услуг. задачи и приложения, где его можно использовать, и его применение разрабатывается». Нейронная сеть для идентификации авторов в публикациях и классификации тем в научных статьях с использованием нового расширенного интерфейса поиска на elibrary.ru.

Примечательно, что нейросеть создана специалистами Института искусственного интеллекта МГУ при поддержке портала elibrary.ru. Авторы также опубликовали нейросеть в Интернете, сделав ее доступной для всех пользователей.

Ключевые слова: