Разработка полезна тем, что упрощает поиск информации, — достаточно сформировать запрос с помощью слова или предложения, и система распознает и найдет все релевантные материалы. Добавим, что технология была усовершенствована. И теперь при обнаружении объектов она позволяет их классифицировать по различным типам: фотографии, карты, заголовки, рекламные объявления и т. д.
В рамках этого проекта на начальном этапе библиотека привлекла к работе волонтеров, которые загружали в систему начальные данные и описали их для того, чтобы искусственный интеллект «понял» суть работы. Результаты работы «Газетного навигатора» весьма впечатляющие: за 19 дней система обработала и классифицировала все газетные страницы, имеющиеся в распоряжении библиотеки, — более 16 миллионов штук. При этом доля проблемных страниц мала, всего 383.
В России тоже планируют использовать нейросети, но уже в электронных библиотечных системах. Например, ЭБС Лань разработала прототип сервиса каталогизации и готова запустить его в ближайшее время. Он позволит автоматизировать процесс распределения литературы по областям знаний и увеличить скорость загрузки книг в систему.
Раньше сотрудники ЭБС вручную распределяли и загружали учебную литературу. В ближайшем будущем нейросеть, получая большие массивы литературы, сможет самостоятельно классифицировать и распределять их по областям знаний.
Кроме того, планируется, что нейросеть максимально корректно будет подбирать книги по дисциплинам.
Новая технология окажется неощутимой для пользователей ЭБС, однако это первые шаги к совершенствованию сервиса с помощью нейросетей. В перспективе развитие этой технологии может привести к тому, что пользователи смогут получать автоматизированные подборки книг по их запросам и интересам.