Применение методов искусственного интеллекта в анализе научных текстов

В статье рассматриваются возможности методов машинного обучения и обработки естественного языка при автоматическом анализе научных публикаций. На основе корпуса из более чем 5000 статей проведён сравнительный анализ алгоритмов извлечения ключевых слов и тематической кластеризации. Результаты исследования показали, что модели на основе архитектуры transformer повышают точность на 18 процентов по сравнению с традиционными статистическими подходами. Полученные выводы могут быть применены при совершенствовании поисковых систем цифровых библиотек.