Автоматическая генерация аннотаций научных статей на основе больших языковых моделей - Andrey Golubinskiy; Andrey Tolstykh; Marina Tolstykh (Информатика и автоматизация)
Предложена концепция автоматизации процесса аннотирования научных материалов (русскоязычных научных статей) и выполнена ее практическая реализация посредством технологий машинного обучения, дообучения больших языковых моделей. Обозначена актуальность корректного и рационального составления аннотаций, выделена проблематика, касающаяся установления баланса между затратами времени на аннотирование и обеспечением соблюдения ключевых требований к аннотации. Проанализированы основы аннотирования, представленные в семействе стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу, приведены классификация аннотаций и требования к их наполнению и функционалу. Схемографически представлено существо и содержание процесса аннотирования, типовая структура объекта исследования. Проанализирован вопрос интеграции в процесс аннотирования цифровых технологий, особое внимание уделено преимуществам внедрения машинного обучения и технологий искусственного интеллекта. Кратко описан цифровой инструментарий, применяемый для генерации текста в приложениях обработки естественного языка. Отмечены его недостатки для решения поставленной в данной научной статье задачи. В исследовательской части обоснован выбор модели машинного обучения, применяемый для решения задачи условной генерации текста. Проанализированы существующие предобученные большие языковые модели и с учетом постановки задачи и имеющихся ограничений вычислительных ресурсов выбрана модель ruT5-base. Приведено описание датасета, включающего научные статьи из журналов, включенных в перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук. Охарактеризована методика разметки данных, основанная на работе токинезатора предобученной большой языковой модели, графически и таблично приведены численные характеристики распределений датасета и параметры конвейера обучения. Для оценки модели использована метрика качества ROUGE, для оценки результатов – метод экспертных оценок, включающий грамматику и логику в качестве базовых критериев. Качество автоматической генерации аннотаций сопоставимо с реальными текстами, отвечает требованиям информативности, структурированности и компактности. Статья может представлять интерес для аудитории ученых и исследователей, стремящихся оптимизировать свою научную деятельность в части интеграции в процесс написания статей инструментов цифровизации, а также специалистам, занимающимся обучением больших языковых моделей.