- 19:00Les Impériales запускает перспективное исследование, призванное сформировать будущее индустрии связи в Марокко к 2035 году
- 16:00WhatsApp тестирует новую функцию, позволяющую избавиться от спам-сообщений от предприятий
- 15:10Марокканская Сахара: Соединенные Штаты подтверждают свою поддержку инициативы марокканской автономии
- 14:35Автомобильная промышленность... открытие завода группы компаний MP INDUSTRY на платформе Танжер Мед
- 14:05Марокко является лидером мирового кинопроизводства с 30% возвратом денег
- 13:30Новый проект в марокканской Сахаре... подводный кабель, соединяющий Тенерифе и Тарфайю.
- 12:00Песков раскрыл главный посыл для Запада выступления Путина
- 11:00Марокко занимает второе место в Африке по скорости загрузки интернета.
- 10:30Google разрабатывает новую функцию для защиты конфиденциальности в Gmail
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.