- Để đọc nhanh một lượng lớn bài báo, đã phát triển một "mô hình tóm tắt các bài báo mới gặp lần đầu"
→ Tóm tắt và dịch tài liệu sử dụng mô hình học sâu có thể truy cập qua Open API và được triển khai bằng Python
Video trình bày của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo ứng dụng (AAiCON) (tóm tắt)
- Ở giai đoạn skimming, sử dụng abstract của bài báo
- Truy vấn Scopus
- Dùng Wikipedia API để tìm từ mang tính đại diện trong số các từ đồng nghĩa
- Tạo Knowledge Graph và thực hiện Inverse Depth First Search để tìm ra các công nghệ liên quan
- Trích xuất tập hợp các từ có ý nghĩa từ phần tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên
- Tóm tắt: chọn mục tiêu
- (1) Phân tích ngôn ngữ tự nhiên và tóm tắt theo dạng câu
- Chọn các bài báo thuộc tạp chí xuất sắc được xuất bản trong 3 năm gần đây và sắp xếp theo tiêu chí Impact Factor
- Dùng TLDRThis của RapidAPI dựa trên Transformer để tóm tắt abstract tiếng Anh thành các câu ngắn
- Dùng Naver Papago để dịch máy Anh-Hàn cho các câu đã tóm tắt
- (2) Trích xuất câu quan trọng dựa trên quy tắc
- Sử dụng các cụm như "we found that", "in this study", "we present that", "we provide"
- Dịch các câu quan trọng này bằng Papago theo cùng cách
- Tạo tệp Doc chứa nội dung hoàn chỉnh với cả KR/EN
1 bình luận
Wow, có vẻ cực kỳ hữu ích.
Cảm ơn vì thông tin hay. Chắc tôi phải xem thử mới được.