- 17:16Марокко возглавило страны Северной Африки в новом индексе глобальной стабильности.
- 16:33Британский парламент обсуждает проблему Западной Сахары на фоне призывов признать ее марокканскую идентичность.
- 15:55Марокко: Международная организация труда приветствует новый закон о забастовках
- 15:27Кремль подтверждает, что спецпредставитель Путина Дмитриев может посетить США на этой неделе
- 14:43Двухпартийная группа сенаторов США готовит «жесткие» санкции против России
- 13:00Сорок стран рискуют пропустить чемпионат мира по футболу 2026 года из-за Трампа
- 11:43Dacia Sandero, произведенная в Марокко, станет самым продаваемым автомобилем в Европе в 2025 году
- 11:19OpenAI наблюдает всплеск числа пользователей после запуска функции генерации изображений ChatGPT
- 10:39Крупный проект по сборке ветряных турбин в Марокко
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)