Для любой библиотеки первостепенно важно эффективно организовать процесс поиска информации и обеспечить быстрый доступ к требуемым ресурсам. Точная каталогизация играет в этом решающую роль, позволяя систематизировать материалы и облегчить их поиск. Однако ручные методы каталогизации требуют значительных временных и трудовых затрат, в то время как внедрение автоматизированных систем сталкивается с определенными трудностями.

 

Постановка задачи - разработать и оценить алгоритм, способный автоматически классифицировать библиотечные карточки по тематике «Строительство и городская среда» с использованием современных методов обработки естественного языка (NLP), для повышения эффективности процесса каталогизации в условиях ограниченной обучающей выборки. В результате создан гибридный алгоритм, совмещающий в себе архитектуру трансформеров для извлечения признаков, и градиентный бустинг на решающий деревьях для классификации. Проведена оценка его работы на отложенной тестовой выборке. Исследовано применение методов активного обучения для повышения эффективности модели и показано, что активное обучение позволяет сократить объем необходимых размеченных данных для достижения высокого качества классификации, тем самым снижая трудозатраты на внедрение и дообучение системы.

 

 

Семинар будет проведен в смешанном формате. Очное заседание пройдет в конференц-зале ФИЦ ИВТ (к.513), дистанционно к семинару можно будет подключиться по ссылке https://vcs-6.ict.nsc.ru/rooms/grz-ayy-7ne/join

Для студентов и аспирантов, находящихся в Новосибирске и не имеющих причин для дистанционного подключения, очное присутствие обязательно.