Разработка методики библиотечно-информационного поиска для машинного обучения с целью решения задач библиотечно-информационной деятельности
Автор: Артамонова Е.В.
Журнал: Культура: теория и практика @theoryofculture
Рубрика: Работы молодых учёных и практиков
Статья в выпуске: 3-4 (54), 2023 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются алгоритмы машинного обучения систем искусственного интеллекта для создания поисковой системы электронного каталога. Возможности оптимизации поисковых результатов, создания рекомендательных сервисов, используемых в работе поисковой системы; использование компьютерного зрения при каталогизации.
Искусственный интеллект, машинное обучение, библиотечно-информационная деятельность, поисковые системы, компьютерное зрение, искусственные нейросети, глубокое обучение
Короткий адрес: https://sciup.org/144162818
IDR: 144162818
Список литературы Разработка методики библиотечно-информационного поиска для машинного обучения с целью решения задач библиотечно-информационной деятельности
- Бегин А. Статистика Яндекса в 2022 год // Инклиент. [Электронный ресурс]. -URL: https://indient.ru/yandex-stats/#auditoria-andeksa-v-2023-godu (дата обращения: 08.05.2023 г.)
- Библиографическая запись. Библиографическое описание. ГОСТ Р 7.0.100-2018: Общие требования и правила составления / Российская государственная библиотека [Электронный ресурс]. - URL: https://www.rsl.ru/photo/ !_ORS/5 -PROFESSIONALAM/7 sibid/%D0%93%D0%9E%D0%A1%D0%A2 %D0%A0 7 0 100 20 18 1204.pdf (дата обращения 08.08.2023 г.)
- Дубровин А. Д. Интеллектуальные информационные системы.- Москва: МГУКИ, 2008.- 231 с.
- Заседание Коллегии Роспатента 14 декабря 2021 года / YouTube. [Электронный ресурс]. - URL: https://www.youtube.com/watch?v=ZeHfB4iJkrA&t=1s (дата обращения: 27.04.2023 г.).
- Нещерет, М. Ю. Цифровая библиография: библиотеки в поисках инновационных инструментов библиографической деятельности // Научные и технические библиотеки. -2021. - № 7. - С. 33-50.
- Скрыпников А. В., Денисенко В. В., Хитров Е. Г., Евтеева К.С., Савченко И.И. Распознавание рукописного текста с использованием нейронных сетей // Современные наукоемкие технологии. - 2021. - № 6-1. - С. 91-95.
- Российский коммуникативный формат представления библиографических записей в машиночитаемой форме: российская версия UNIMARC / Министерство культуры Российской Федерации, Российская библиотечная ассоциация // rusmarc.ru. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.rusmarc.ru/rusmarc/format.html (дата обращения: 10.07.2023 г.)
- Ростовцев В.С. Искусственные нейронные сети: учебник / В.С. Ростовцев. -Киров: Изд-во ВятГУ, 2014. - 208 с.
- Сапунов Г. Введение в машинное обучение // Высшая школа экономики [Электронный ресурс]. -URL: https://www.hse.щ/data/2017/05/14/1171296413/Гриroрий^/o20Сапунов^/o20— %20Введение%20в%20машинное%20обучение.pdf (дата обращения: 10.07.2023 г.)
- Сводная таблица использования полей RUSMARC для различных уровней архивного описания / Президентская библиотека имени Б. Н. Ельцина // prlib.ru [Электронный ресурс]. -URL: https://www.prlib.ru/sites/default/files/u1/descrm_table.pdf (дата обращения: 06.2023 г.)
- Три метода обучения нейросетей: с учителем, без учителя, с подкреплением / Яндекс.Практикум [Электронный ресурс]. -URL: https://practicum.yandex.ru/blog/mashinnoe-obuchenie-s-uchitelem-i-bez/ (дата обращения: 05.2023 г.)
- Цифровая поисковая платформа Роспатента [Электронный ресурс]. - URL: https://searchplatform.rospatent.gov.ru/equal_docs (дата обращения: 17.06.2023 г.)
- About CiteSeerX / CiteSeerX [Электронный ресурс]. -URL: https://csxstatic.ist.psu.edu/home (дата доступа 29.05.2023 г.)
- Dropout — метод решения проблемы переобучения в нейронных сетях. / Хабр [Электронный ресурс]. - URL: https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/330814/ (дата обращения: 29.05.2023 г.)
- Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting / Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky [и др.] // Journal of Machine Learning Research. [Электронный ресурс]. -URL: https://www.imlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf (дата обращения: 19.04.2023 г.)
- Extance A. How AI technology can tame the scientific literature /A. Extance // Nature. - 2018. - № 7722 (561). - C. 273-274.
- ISO 2709:2008 / ISO.org. [Электронный ресурс].
Статья научная
