Современные темпы роста объема научной информации требуют новых инструментов, позволяющих ученым искать и отбирать публикации на интересующие их темы.
Современные цифровые методы поиска научных статей включают в себя не только текстовые запросы и анализ цитирований, но и более сложные алгоритмы. Например, популярные системы Google Scholar и Scopus при ранжировании статей учитывают как ключевые слова, так и данные о цитированиях одних статей другими, что помогает найти наиболее релевантные материалы. Системы СoCites и Connected Papers умеют анализировать частоту, с которой статьи цитируют друг друга: это позволяет лучше выделять темы, идеи и концепции, наиболее актуальные для конкретной научной области.
Для улучшения точности поиска ученые постоянно ищут новые методы. Специалисты НИЦ "Курчатовский институт" и МФТИ разработали систему семантического поиска научных публикаций по большим базам научных публикаций на основе информации о внешнем цитировании с использованием нейросетевых моделей. Результаты работы опубликованы в научном журнале "Физика элементарных частиц и атомного ядра".
"Существующие сегодня методы поиска учитывают лишь частоту совместного цитирования. Разработанная нами система предлагает новый подход к поиску по научным публикациям — на основе кратких описаний результатов работ, используемых при цитировании одних статей другими. При обучении нейросетевой модели мы использовали базу англоязычных научных публикаций по биомедицине PubMed Central объемом 7,6 млн статей", — сообщила Дарья Доровских, лаборант-исследователь Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий.
Из архива публикаций отбиралась информация о цитировании: текст авторского упоминания ключевых результатов другой работы и ссылка на нее. Затем с помощью нейросетевой модели BERT были созданы векторные представления этих упоминаний. Векторные представления позволяют хранить семантику слов в понятном для компьютера виде: векторы фиксируют информацию о значении слова на основе соседних слов в тексте. В результате созданный прототип сервиса определяет семантический контекст и позволяет находить научные публикации по коротким описаниям. В том числе система может быстро найти статьи, даже если они не полностью соответствуют ключевым словам поискового запроса, но релевантны ему по теме.
Для удобства пользователей специалисты разработали веб-интерфейс на основе Python с использованием библиотек Flask и React для поиска статей.
Систему протестировали на различных запросах, одни из которых составлялись вручную, другие автоматически выбирались из текста статей. Результаты показали, что новая система на основе нейросетевой модели BERT более точна, чем традиционные методы: она находит релевантные статьи быстрее и эффективнее. По словам ученых, прототип системы можно доработать с учетом особенностей сферы внедрения.
