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.
«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.
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
Материалы по теме
-
Пройти курс «Искусственный интеллект в малом бизнесе: теория и практика»
- 1 МВД предупредило о вредоносной рассылке с вопросом «Это ты на видео?» в Telegram
- 2 Более 35% IT-специалистов ищут работу дольше трех месяцев
- 3 Какие ниши будут актуальны для бизнеса в 2025 году: e-commerce, ИИ, психология
- 4 Пользователи пожаловались на сбой в работе Telegram и операторов связи 24 января
ВОЗМОЖНОСТИ
28 января 2025
03 февраля 2025
28 февраля 2025