Ученые предложили эффективную модель для генерации ключевых слов в научном тексте
Исследователи Института проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН и кафедры программного обеспечения Школы компьютерных наук ТюмГУ предложили подход к генерации ключевых слов для русскоязычных научных текстов с помощью модели mT5 (multilingual text-to-text transformer), дообученнной на материале текстового корпуса Keyphrases CS&Math Russian.
Ключевые слова – важный элемент научного текста. Их использование позволяет облегчить поиск статей, улучшить систематизацию научных текстов и резюмировать содержание статей для читателя.
Автоматизация подбора ключевых слов представляет собой актуальную задачу в условиях большого количества информационных ресурсов. Сегодня большинство методов подбора этой выборки протестировано на англоязычных текстовых корпусах, в то время как для анализа русскоязычных текстов используется достаточно узкий набор методов выделения ключевых слов.
Статья «Генерация ключевых слов для русскоязычных научных текстов с помощью модели mT5» ученых Анны Глазковой, Дмитрия Морозова, Марины Воробьевой и Андрея Ступникова вышла в журнале «Моделирование и анализ информационных систем».
Существует несколько подходов к подбору ключевых слов: извлечение их непосредственно из текста, подбор из заранее определенного перечня тематики или рубрики, генерация на основе семантики текста путем его обобщения и перефразирования. В последнем случае задача подбора ключевых слов схожа с задачей автоматического абстрактного реферирования текстов.
Большая часть широко используемых подходов к извлечению этих слов основана на выделении из текста наиболее значимых слов и словосочетаний по принципу обучения без учителя (unsupervised learning). К таким подходам относятся, в частности, статистические алгоритмы, такие как YAKE! и KP-Miner, графовые (TopicRank, TextRank) и ряд алгоритмов, основанных на применении методов машинного обучения и современных лингвистических моделей (KEA, KeyBERT).
Несмотря на впечатляющие результаты для ряда текстовых корпусов, алгоритмы, основанные на извлечении ключевых слов, обладают некоторыми ограничениями. В частности, они не способны определять количество этих слов автоматически и генерировать слова, отсутствующие в тексте в явном виде.
На практике же списки ключевых слов обычно включают в себя как слова и словосочетания, встречающиеся в тексте непосредственно, так и слова, семантически связанные с содержанием текста, но не упомянутые в нем явно. Данные ограничения могут быть преодолены при помощи нейросетевых моделей, в том числе современных лингвистических моделей для генерации текстов.
Ученые пытались преодолеть пробел в использовании современных лингвистических моделей для генерации ключевых слов для русскоязычных научных текстов. В статье представлены результаты экспериментов по генерации списка ключевых слов как последовательности токенов (единиц учета) на примере модели mT5.
Выбор модели обусловлен ее широким использованием для автоматического реферирования и, в частности, для реферирования русскоязычных текстов. Результаты сравниваются с результатами ряда широко используемых методов извлечения ключевых слов.
Среди преимуществ генерации ключевых слов с помощью предобученной лингвистической модели можно назвать отсутствие необходимости проводить нормализацию и задавать ограничения на количество и длину ключевых слов, возможность генерировать те слова, которые не упомянуты в исходном тексте в явном виде.
С другой стороны, указанные свойства могут быть также ограничениями указанного подхода. Дообучение рассмотренной модели требует наличия обучающей выборки и, вероятно, дообученная модель ограниченно пригодна для генерации ключевых слов для текстов других предметных областей.
Кроме того, эффективность предложенного подхода и значения метрик зависят от специфики корпуса текстов, используемого для экспериментов. В рассмотренном корпусе доля ключевых слов, не встречающих в тексте в явном виде, составляет 53.17 процента и 54.8 процента для обучающей и тестовой выборок соответственно.
Поскольку подходы, осуществляющие извлечение, а не генерацию ключевых слов, не способны генерировать слова данного типа, модели генерации текста, подобные mT5, имеют преимущество на таких корпусах. Работа выполнена в рамках проекта, поддержанного грантом Президента России для молодых ученых — кандидатов наук.
Telegram 
Дзен 
VK Со стороны профессия летчика-испытателя часто выглядит как череда опасных полетов, требующих бесстрашия и способности мгновенно импровизировать. В действительности ее основу составляют методика, дисциплина, технические знания и умение честно рассказать о каждой особенности машины. Его задача — не просто поднять самолет в воздух, но и понять, насколько точно он выполняет команды, предсказуемо ли ведет себя на сложных режимах и какие изменения необходимо внести в конструкцию или систему управления.
Специалисты по поведению животных проверили, что важнее для кошки — голос ее котенка или место, откуда он доносится. Для этого 13 кошек-матерей слушали записи криков собственных и чужих котят, которые включали то возле их гнезда, то в другом месте. Голос своего детеныша заставлял самок реагировать, но оказался для них не главным ориентиром.
Ученые обнаружили, что при стрессе рыбки данио-рерио иначе, чем в спокойном состоянии, двигаются в лабиринте в форме креста. Они чаще плавают по прямой между противоположными коридорами лабиринта и реже заходят в соседние коридоры. Такое изменение поведения можно использовать, чтобы оценивать состояние рыб при тестировании лекарств и при экологическом мониторинге.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Эксперимент физиков из ЦЕРН позволил рассмотреть поведение глюонов внутри атомных ядер с беспрецедентной точностью. При сверхвысоких плотностях эти элементарные частицы переставали размножаться и начинали объединяться. Это помогло найти подтверждение теории «глюонного насыщения», а не принятого «ядерного затенения» для определенного диапазона сверхвысоких энергий.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно