Технологии искусственного интеллекта в библиотечно-информационной сфере: практический опыт в процессах реферирования
Автор: Цветкова В.А., Цветков М.А.
Журнал: Культура: теория и практика @theoryofculture
Рубрика: Информационная инфраструктура цифровой экономики
Статья в выпуске: 1 (68), 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье рассмотрены результаты использования технологий Искусственного интеллекта (ИИ) при подготовке рефератов. Исследование охватило 10 русскоязычных статей с авторскими рефератами. В статье приведены результаты трех публикаций из-за ограничения объема данной статьи. Были использованы три технологии Искусственного интеллекта: ЯндексGPT – 5 (Россия), Google Gemini (США), DEEPSEEK (Китай), предоставляющие сервисы для работы с текстами на русском языке. Эксперимент показал, что выбранные модели ориентированы на алгоритмические методы, позволяющие экстрагировать наиболее информативные фрагменты текста и формировать из них квазирефераты. Практически все выбранные технологии используют «структурированный» реферат, при этом структура в каждой технологии формируется по разным подходам, хотя определяется, в основном, заложенным в статье тематическим разделением текста. Аналитические связи, междисциплинарность практически не отражаются, что делает позицию авторского реферата наиболее информативной. Проведенный эксперимент показал, что использование технологий ИИ допустимо в реальных процессах. При этом более рационально использовать этот вариант как помощь при составлении авторского реферата, поскольку что ответственность за содержание работы всегда несут авторы и пока не получается переложить её на ИИ.
Работа с текстом, реферирование, авторский реферат, искусственный интеллект, автоматическое реферирование
Короткий адрес: https://sciup.org/144163706
IDR: 144163706
AI in the library and information science field: practical experience in review processes
The article discusses the results of using Artificial Intelligence (AI) technologies in the preparation of abstracts. The study covered 10 Russian-language articles with author's abstracts. Due to the limited scope of this article, the article presents the results of three publications. Three AI technologies were used: YandexGPT-5 (Russia), Google Gemini (USA), and DEEPSEEK (China), which provide services for working with Russian-language texts. The experiment showed that the selected models are focused on algorithmic methods that allow extracting the most informative fragments of the text and forming quasi-abstracts from them. Almost all of the selected technologies use a "structured" abstract, but the structure in each technology is formed using different approaches, although it is mainly determined by the thematic division of the text in the article. Analytical connections and interdisciplinarity are barely reflected, which makes the author's abstract position
