Описание проекта
Проект «Разработка сервиса для анализа научной литературы и суммаризации научного ландшафта с помощью алгоритмов машинного обучения»
Целью данного проекта является разработка сервиса, сокращающего время, затрачиваемое на анализ научных статей, посредством вывода их краткого содержания. Данный продукт - это WEB-сервис, разработанный для анализа научной литературы и создания суммаризации научного ландшафта с использованием алгоритмов машинного обучения. Он позволяет пользователям быстро и эффективно обрабатывать большие объемы научных статей, выделять ключевые идеи, сравнивать их, а также получать конкретные краткие выводы на основе полученных данных.
Основной новизной данного проекта является использование недавно разработанных методов обработки естественного языка (NLP). Данные методы были применены при разработке языковых моделей, которые возможно дообучить под подставленную задачу. Это позволяет обеспечить автоматическую обработку и анализ больших объемов научной литературы, выделение ключевых идей, результатов и выводов, а также создание краткого резюме с использованием алгоритмической поддержки. Использование обученного алгоритма позволяет автоматизировать процесс анализа и суммаризации научных статей, увеличивая эффективность и точность.
На данный момент прямые аналоги данного продукта отсутствуют, все аналитические исследования статей проводятся в ручном формате учеными. Относительно ручной аналитики статей наш продукт обладает следующими преимуществами:
1. Автоматизация процесса анализа научной литературы. В отличие от ручного анализа, наш сервис предлагает автоматизированный подход, который позволяет быстро и эффективно проанализировать большие объемы научных материалов.
2. Сокращение времени и усилий. За счет использования алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка, наш сервис значительно сокращает время и усилия, необходимые для анализа и суммаризации научных текстов. Вместо долгого чтения и анализа каждой статьи, исследователи могут использовать наш сервис для получения сжатой и релевантной информации.
3. Сокращение возможных ошибок. Автоматизированный процесс суммаризации уменьшает вероятность возникновения ошибок, связанных с человеческим фактором, такими как упущение важных сведений или искажение информации. Наш сервис основан на алгоритмах машинного обучения, которые обладают высокой точностью и надежностью.
4. Объективность и нейтральность. В отличие от человеческого анализа, наш сервис предлагает объективный и нейтральный подход к анализу научной литературы. Алгоритмы машинного обучения не подвержены предвзятости и субъективным оценкам.
Продажи данного продукта будут относиться в основном к B2B и B2C сферам. Целевыми потребительскими сегментами нашего продукта являются:
1. Коммерческие исследовательские организации: Это компании, занимающиеся научными исследованиями в различных областях, таких как фармацевтика, промышленность и технологии. Они также могут использовать наш сервис для анализа научной литературы и получения полезной информации для своих исследовательских проектов. Объем этого сегмента может быть значительным, и он имеет потенциал для роста с ростом объема и сложности научных исследований в коммерческой сфере.
2. Университеты и научные институты, специализирующиеся на научных исследованиях и обучении. Они могут использовать наш сервис для поддержки своих исследователей и студентов в анализе научной литературы и суммаризации информации. Объем этого сегмента также значителен - всего в России располагается 710 ВУЗов, и он имеет потенциал для дальнейшего роста.
3. Исследователи и ученые. Это крупный сегмент, включающий профессионалов в различных научных областях, таких как биология, физика, химия, медицина и т. д. Эти исследователи активно публикуют свои исследования и нуждаются в инструментах для анализа научной литературы и суммаризации информации. Объем этого сегмента огромен - в России зарегистрированы 746 000 научных работников, и он постоянно растет с развитием научных исследований.
