- 10:30Израиль призывает Китай оказать давление на Иран, чтобы тот обуздал свои ядерные и военные амбиции
- 09:51Марокко, стратегический партнер по продовольственной безопасности: возобновленное партнерство с Бангладеш для содействия устойчивому сельскому хозяйству
- 09:10Вашингтон утверждает, что удары отбросили ядерную программу Ирана на два года назад
- 08:26Марокко привлекает саудовских инвесторов благодаря своим экономическим показателям
- 07:45Трамп готовится к беспрецедентному саммиту с африканскими лидерами
- 17:30ВОЗ предупреждает о тревожных масштабах глобального кризиса одиночества
- 17:18Шон «Дидди» Комбс оправдан за торговлю людьми в целях сексуальной эксплуатации, осужден по менее серьезному обвинению
- 17:00Google оштрафована на 314 миллионов долларов в коллективном иске о данных мобильных телефонов
- 16:30Кремль приветствует прекращение поставок оружия США на Украину
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)