Российские ученые создали новую нейросеть, которая может быстро анализировать художественные произведения. Нейросеть может определить типы персонажей и их отношения в произведении. Исследователи от Института искусственного интеллекта AIRI утверждают, что методы, использованные в этой разработке, могут быть применены для анализа других текстов, таких как юридические документы. «Содержащийся в исследовании набор шагов можно использовать для извлечения именованных сущностей и их взаимосвязей из других текстов. С помощью описанных методов можно выполнять ряд практических задач. Например, проводить анализ нормативной документации и суммаризацию юридических текстов, чтобы переписывать сложные документы простым и понятным обычному человеку языком» - говорят разработчики Система была протестирована на книгах Джона Толкина, и показала хорошие результаты в определении персонажей и их взаимоотношений. Она смогла успешно определить всех 880 персонажей цикла "Властелин колец". Более того, алгоритм
Российские ученые создали новую нейросеть, которая может быстро анализировать художественные произведения. Нейросеть может определить типы персонажей и их отношения в произведении.
Исследователи от Института искусственного интеллекта AIRI утверждают, что методы, использованные в этой разработке, могут быть применены для анализа других текстов, таких как юридические документы.
«Содержащийся в исследовании набор шагов можно использовать для извлечения именованных сущностей и их взаимосвязей из других текстов. С помощью описанных методов можно выполнять ряд практических задач. Например, проводить анализ нормативной документации и суммаризацию юридических текстов, чтобы переписывать сложные документы простым и понятным обычному человеку языком» - говорят разработчики
Система была протестирована на книгах Джона Толкина, и показала хорошие результаты в определении персонажей и их взаимоотношений. Она смогла успешно определить всех 880 персонажей цикла "Властелин колец". Более того, алгоритм без труда идентифицировал персонажей по их репликам.
Создатели надеются, что нейросеть будет полезна для подготовки кратких докладов и статей.