- 18:15Ватикан: Кто такой Роберт Франциск Прево, новый Папа Лев XIV?
- 17:23Марокко усиливает свой «зеленый» переход за счет масштабного европейского и канадского финансирования в размере 65 миллионов евро.
- 17:15Великобритания подтверждает свою приверженность углублению партнерства с Марокко.
- 16:30Марокко в центре транссредиземноморского зеленого проекта Фортескью
- 16:11Насер Бурита: Атлантическая Африка, геостратегический центр и двигатель инноваций согласно видению Его Величества короля Мухаммеда VI
- 15:55Регион Марокканская Сахара становится ведущим направлением для международных инвестиций, согласно Bloomberg
- 11:38Ватикан: кардиналы продолжают свои обсуждения по избранию нового папы, мир в ожидании
- 11:00Укрепление транспортного сотрудничества между Марокко и Саудовской Аравией
- 10:38Марокко укрепляет свои позиции в качестве международного игрока в борьбе с организованной преступностью и терроризмом.
Следите за нами в Facebook
Россия.. Разработка нейросети, ускоряющей процесс поиска научных статей, схожих по смыслу
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.
Комментарии (0)