Ученые разрабатывают интеллектуальную поисковую систему для подборки литературы COVID-19

В одночасье множество ведущих мировых исследователей переключили свое внимание на изучение COVID-19, что привело к постоянному потоку новых научных статей. Исследователи из Университета Торонто разработали инструмент под названием CiteNet, который поможет коллегам-исследователям эффективно находить, изучать и анализировать новую литературу.

1410 0 0

отправить по e-mail

Ученые разрабатывают интеллектуальную поисковую систему для подборки литературы COVID-19

С 2000 года было опубликовано более 2000 материалов с ссылками на COVID-19 — завершенных исследований, ожидающих рецензирования и публикации в журналах. Всего на прошлой неделе было опубликовано подобных 375 статей.

CiteNet берут документы из серверов BioRxiv и MedRxiv, где большинство материалов COVID-19 появляются до публикации где-либо еще. Но вместо поиска по ключевым словам, применяемого большинством академических поисковых систем, CiteNet использует алгоритмы для интеллектуального сбора литературы, связанной с COVID-19, и ее сортировки на основе определенных критериев поиска.

«CiteNet сканирует документы на предмет смыслового сходства и ранжирует их на основе вероятной релевантности для запросов», — говорит разработчик.

CiteNet пока находится в стадии разработки, но из-за пандемии COVID-19 разработчики сделали доступную для общественности демо-версию инструмента. Еще они создали видеоурок, чтобы проиллюстрировать, как использовать приложение.