Cercetătorii creează un sistem pentru a extrage informații din articolele despre COVID-19

Un grup de cercetători de la Universitatea din Țara Bascilor a dezvoltat un prototip pentru VIGICOVID, care este un sistem automat de extragere a informațiilor pentru articolele științifice despre COVID-19. Sistemul se bazează pe întrebări în limbaj natural pentru a obține răspunsuri cu privire la COVID-19. 

Proiectul care implică VIGICOVID a fost condus de Centrul HiTZ al UPV/EHU, Grupul NLP și IR al UNED și Unitatea de Inteligență Artificială și Tehnologii Limbi Elhuyar. 

Cercetarea a fost publicată în jurnal Sisteme bazate pe cunoștințe.

Schimbarea paradigmei de căutare a informațiilor

Eneko Agirre este șeful Centrului HiTZ al UPV/EHU.

„Paradigma de căutare a informațiilor se schimbă datorită inteligenței artificiale”, a spus Agirre. „Până acum, la căutarea de informații pe internet, se introduce o întrebare, iar răspunsul trebuie căutat în documentele afișate de sistem. Cu toate acestea, în conformitate cu noua paradigmă, sistemele care oferă răspunsul direct, fără a fi nevoie să citiți întregul document, devin din ce în ce mai răspândite.”

Xabier Saralegi este cercetător Elhuyar.

„Utilizatorul nu solicită informații folosind cuvinte cheie, ci pune o întrebare direct.” 

Sistemul se bazează pe doi pași separați pentru a căuta răspunsuri. 

„În primul rând, preia documente care pot conține răspunsul la întrebarea adresată folosind o tehnologie care combină cuvinte cheie cu întrebări directe. De aceea am explorat arhitecturile neuronale”, a spus dr. Saralegi. 

Arhitectură neuronală profundă

Echipa s-a bazat pe arhitectura neuronală profundă alimentată cu exemple. 

„Asta înseamnă că modelele de căutare și modelele de răspuns la întrebări sunt antrenate prin intermediul învățării automate profunde”, a continuat el. 

Setul de documente este mai întâi extras înainte de a fi reprocesat printr-un sistem de întrebări și răspunsuri, care ajută la obținerea unor răspunsuri specifice. 

„Am construit motorul care răspunde la întrebări; atunci când motorului i se oferă o întrebare și un document, este capabil să detecteze dacă răspunsul este sau nu în document și, dacă este, ne spune exact unde se află”, a spus dr. Agirre. 

Potrivit cercetătorilor, ei au fost mulțumiți de rezultatele muncii lor.  

„Din tehnicile și evaluările pe care le-am analizat în experimentele noastre, le-am luat pe cele care dau prototipului cele mai bune rezultate”, a continuat dr. Agirre. „Am venit cu un alt mod de a efectua căutări ori de câte ori este nevoie urgentă de informații, iar acest lucru facilitează procesul de utilizare a informațiilor. La nivel de cercetare, am arătat că tehnologia propusă funcționează și că sistemul oferă rezultate bune.” 

„Rezultatul nostru este un prototip al unui proiect de cercetare de bază. Nu este un produs comercial”, a mai spus Saralegi. 

Acestea fiind spuse, aceste tipuri de prototipuri pot fi modelate într-o perioadă scurtă de timp, ceea ce înseamnă că ar putea să nu dureze mult până când există un produs comercial.