- 10:15Участники One Direction заявили, что они «разбиты сердцем» из-за потери Лиама Пейна
- 09:50Рабат, мировая книжная столица 2026 года: культурная платформа
- 09:10Сгенерированные искусственным интеллектом изображения сексуального насилия над детьми достигли «критической точки», заявляет наблюдатель
- 08:35Европейский Союз подтверждает важность стратегического партнерства с Марокко
- 08:00Исследование: БРИКС занимает второе место после Евросоюза по доле в мировой торговле
- 16:16Контрольный орган начинает расследование антимиграционных постов на Facebook
- 15:53Операция «Нептун VI»: 66 арестов и крупные изъятия в ходе международной антитеррористической операции
- 15:13Марокко намечает курс на экономическую независимость через судостроительную инициативу
- 15:00Омар Хилале перед Организацией Объединенных Наций: инициатива марокканской автономии получает растущую международную поддержку
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.