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
- 1 Росздравнадзор вновь разрешил использовать медицинский ИИ-сервис Botkin.AI
- 2 РЖД потратит около 600 млн рублей на перевод проводников на отечественные смартфоны и ОС
- 3 Blue Origin Джеффа Безоса возобновила суборбитальные полеты спустя два года перерыва
- 4 OpenAI распустила команду по защите от искусственного интеллекта
- 5 В Индонезии заработала сеть спутниковой связи Starlink
ВОЗМОЖНОСТИ
20 мая 2024
20 мая 2024
20 мая 2024