Serwis prasowy NUST MISIS poinformował, że grupa naukowców NUST MISIS, rozwiązując problem prawidłowego wyszukiwania obszernych dokumentów o podobnym znaczeniu, opracowała mechanizm szybkiego wyszukiwania semantycznego w specjalistycznych bazach danych.

Twierdzi się, że rozwój, realizowany w ramach grantu z Russian Science Foundation, może przyczynić się do poprawy jakości wyszukiwania informacji i analizy danych w wyspecjalizowanych wyszukiwarkach. Są to systemy wykorzystywane przez organizacje naukowe i przemysłowe do wyszukiwania raportów, patentów, publikacji naukowych.

Mechanizm oparty jest na metodzie segmentacji. Pozwala poprawnie poradzić sobie z sytuacją, gdy duże, złożone dokumenty obejmują kilka tematów naraz, co w zwykłym podejściu znacznie komplikuje automatyczne wyszukiwanie. Algorytm po podzieleniu na jednorodne tematycznie fragmenty tekstu skuteczniej przeprowadza wyszukiwanie.

„W ramach badania zastosowaliśmy metodę opartą na addytywnej regularyzacji modeli tematycznych (ARTM) oraz algorytmie TopicTiling. W wyniku eksperymentów udało się poprawić dokładność pracy wysokospecjalistycznych badań w publikacjach naukowych z 55% do prawie 82% ”- skomentował Nikita Nikitinsky, badacz z Centrum Badań Big Data NUST MISIS, na temat wybranego zbliżać się.

Rozwój został już wdrożony w rosyjskim projekcie stworzenia Rejestru Wymagań Obowiązkowych.

bbabo.Net