- बड़ी संख्या में रिसर्च पेपर जल्दी पढ़ने के लिए, "पहली बार देखे गए पेपर का सारांश देने वाला मॉडल" विकसित किया गया
→ दस्तावेज़ सारांश और अनुवाद के लिए Open API से सुलभ deep learning मॉडल का उपयोग किया गया और इसे Python में लागू किया गया
प्रैक्टिकल AI सोसाइटी (AAiCON) प्रस्तुति वीडियो (सारांश)
- Skimming चरण में पेपर के abstract का उपयोग
- Scopus query
- Wikipedia API का उपयोग करके पर्यायवाची शब्दों में से प्रतिनिधि शब्द खोजे जाते हैं
- Knowledge Graph बनाया जाता है, और Inverse Depth First Search चलाकर संबंधित तकनीकों का पता लगाया जाता है
- प्राकृतिक भाषा के abstract से अर्थपूर्ण शब्दों के समूह निकाले जाते हैं
- सारांश: target चयन
- (1) प्राकृतिक भाषा का विश्लेषण करके वाक्य रूप में सारांश
- पिछले 3 वर्षों में प्रकाशित श्रेष्ठ journal papers चुने जाते हैं और Impact Factor के आधार पर क्रमबद्ध किए जाते हैं
- अंग्रेज़ी abstract को Transformer-आधारित RapidAPI के TLDRThis का उपयोग करके छोटे वाक्यों में सारांशित किया जाता है
- सारांशित वाक्यों का Naver Papago का उपयोग करके अंग्रेज़ी-कोरियाई मशीन अनुवाद किया जाता है
- (2) नियम-आधारित प्रमुख वाक्य निष्कर्षण
- "we found that", "in this study", "we present that", "we provide" आदि का उपयोग
- इन प्रमुख वाक्यों का भी उसी तरह Papago से अनुवाद किया जाता है
- तैयार सामग्री को KR/EN दोनों शामिल करने वाली Doc फ़ाइल के रूप में बनाया जाता है
1 टिप्पणियां
वाह, यह बहुत उपयोगी लगेगा।
अच्छी जानकारी के लिए धन्यवाद। इसे एक बार देखना पड़ेगा।