Արհեստական բանականություն
Հետազոտողները համակարգ են ստեղծում՝ COVID-19-ի հոդվածներից տեղեկատվություն քաղելու համար
Բասկերի Երկրի համալսարանի մի խումբ հետազոտողներ մշակել են VIGICOVID-ի նախատիպը, որը COVID-19 գիտական հոդվածների համար տեղեկատվության ավտոմատ արդյունահանման համակարգ է։ Համակարգը հիմնվում է բնական լեզվի հարցերի վրա՝ COVID-19-ի վերաբերյալ պատասխաններ ստանալու համար։
VIGICOVID-ի հետ կապված նախագիծն իրականացվել է UPV/EHU-ի HiTZ կենտրոնի, UNED-ի NLP & IR խմբի և Էլհույարի արհեստական ինտելեկտի և լեզուների տեխնոլոգիաների բաժնի կողմից:
Հետազոտությունը հրապարակվել է ամսագրում Գիտելիքի վրա հիմնված համակարգեր.
Փոխելով տեղեկատվության որոնման պարադիգմը
Էնեկո Ագիրեը UPV/EHU-ի HiTZ կենտրոնի ղեկավարն է:
«Տեղեկատվության որոնման պարադիգմը փոխվում է արհեստական ինտելեկտի շնորհիվ», - ասաց Ագիրին: «Մինչ այժմ ինտերնետում տեղեկատվություն փնտրելիս հարց է մուտքագրվում, որի պատասխանը պետք է փնտրել համակարգի կողմից ներկայացված փաստաթղթերում։ Այնուամենայնիվ, նոր պարադիգմային համահունչ համակարգերը, որոնք ուղղակիորեն պատասխան են տալիս առանց ամբողջ փաստաթուղթը կարդալու անհրաժեշտության, գնալով ավելի են տարածվում»:
Խաբիեր Սարալեգին Էլհույարի հետազոտող է:
«Օգտագործողը չի պահանջում տեղեկատվություն հիմնաբառերի միջոցով, այլ ուղղակիորեն հարց է տալիս»:
Պատասխաններ որոնելու համար համակարգը հենվում է երկու առանձին քայլերի վրա:
«Առաջինը, այն առբերում է փաստաթղթեր, որոնք կարող են պարունակել տրված հարցի պատասխանը՝ օգտագործելով տեխնոլոգիա, որը միավորում է հիմնաբառերը ուղղակի հարցերի հետ: Այդ իսկ պատճառով մենք ուսումնասիրել ենք նեյրոնային ճարտարապետությունը»,- ասաց դոկտոր Սարալեգին:
Խորը նյարդային ճարտարապետություն
Թիմը հիմնվել է խորը նյարդային ճարտարապետության վրա, որը սնվում է օրինակներով:
«Դա նշանակում է, որ որոնման մոդելները և հարցերին պատասխանող մոդելները վերապատրաստվում են խորը մեքենայական ուսուցման միջոցով», - շարունակեց նա:
Փաստաթղթերի փաթեթը սկզբում արդյունահանվում է նախքան հարց ու պատասխանի համակարգի միջոցով վերամշակումը, որն օգնում է ստանալ կոնկրետ պատասխաններ:
«Մենք ստեղծել ենք այն շարժիչը, որը պատասխանում է հարցերին. երբ շարժիչին տրվում է հարց և փաստաթուղթ, այն ի վիճակի է պարզել, թե արդյոք պատասխանը կա փաստաթղթում, թե ոչ, և եթե այն կա, այն մեզ հստակ ասում է, թե որտեղ է այն», - ասաց դոկտոր Ագիրին:
Հետազոտողների խոսքով՝ իրենք գոհ են եղել իրենց աշխատանքի արդյունքներից։
«Մեր փորձերի ժամանակ մեր վերլուծած տեխնիկաներից և գնահատումներից մենք վերցրել ենք նախատիպին լավագույն արդյունքները», - շարունակեց դոկտոր Ագիրին: «Մենք առաջարկել ենք որոնումներ իրականացնելու մեկ այլ եղանակ, երբ անհրաժեշտ է հրատապ տեղեկատվություն, և դա հեշտացնում է տեղեկատվության օգտագործման գործընթացը: Հետազոտության մակարդակով մենք ցույց ենք տվել, որ առաջարկվող տեխնոլոգիան աշխատում է, և որ համակարգը լավ արդյունքներ է տալիս»։
«Մեր արդյունքը հիմնարար հետազոտական նախագծի նախատիպն է: Սա կոմերցիոն ապրանք չէ»,- հավելել է Սարալեգին։
Այդպիսով, այս տեսակի նախատիպերը կարող են մոդելավորվել կարճ ժամանակահատվածում, ինչը նշանակում է, որ կարող է շատ չանցնել, մինչև կա կոմերցիոն արտադրանք:
