Истории

Нейросеть научили оценивать качество научных работ — она отклонила статью о самой себе

Истории
Екатерина Симикян
Екатерина Симикян

Редактор

Екатерина Симикян

Разработчик Цзя-Бинь Хуан (Jia-Bin Huang) из Политехнического университета Виргинии представил систему на основе нейросети, которая оценивает качество научных работ по компьютерным наукам исключительно на основе внешнего вида статей. Об этом пишет N+1.

Нейросеть научили оценивать качество научных работ — она отклонила статью о самой себе

«В последние годы значительно увеличилось число документов, представляемых на конференции по компьютерному зрению. Сам объем представленных документов и недостаточное число компетентных рецензентов создают значительную нагрузку для нынешней системы коллегиального обзора», — отметили авторы проекта.

Эксперименты показали, что классификатор может верно отклонить 50% плохих статей, в то время как ошибочно он отклоняет 0,4% хороших статей.

Также авторам научных работ предлагаются инструменты, которые позволят им улучшить внешний вид статей.

Ученый использовал датасет из 5618 принятых и 1503 отклоненных статей по компьютерному зрению в рамках работы над классификатором.

Отмечется, что статью с описанием разработки самого классификатора система отклонила.

6-8 декабря 2019 пройдет хакатон Rosbank Tech.Madness. Нужно просто зарегистрироваться до 24.11 и ждать отбора. Описание идеи в заявке не требуется. 

Помимо этого, создатели  обучали классификатор генерировать примеры хороших и плохих статей по компьютерному зрению.   

Хорошую работу определяют яркие иллюстрации, графики и наличие математических расчетов, говорится в статье.

Примеры плохих работ. Красным и желтым цветом отмечены визуальные недостатки статьи: наличие пустых областей (вверху), а также отсутствие иллюстраций (внизу)

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase