Выбор научного руководителя с использованием модели BERT: инновационный подход для более точного под...

Выбор научного руководителя с помощью искусственного интеллекта: подход с использованием модели BERT

Введение

Написание диссертации - сложный и трудоемкий процесс. Одним из важнейших шагов в этом процессе является выбор научного руководителя. Традиционные методы выбора научного руководителя часто основаны на личных рекомендациях или поверхностных исследованиях. Однако эти методы могут быть ненадежными и часто приводят к несоответствию между студентами и их научными руководителями.

Подход с использованием модели BERT

В этой статье предлагается новый подход к выбору научного руководителя с использованием модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Модель BERT - это мощная языковая модель, которая была разработана Google AI. Она может использоваться для решения широкого спектра задач естественного языка, включая классификацию текстов и извлечение сущностей.

В данном подходе модель BERT используется для классификации заявок на диссертацию в соответствии с областью интересов научного руководителя. Для обучения модели используется большой корпус заявок на диссертацию, аннотированных областями интересов соответствующих научных руководителей.

Методология

Методология исследования включает следующие этапы:

1. Сбор и аннотация набора данных. Был собран набор заявок на диссертацию, которые были аннотированы областями интересов соответствующих научных руководителей. Аннотации были выполнены группой экспертов в области.
2. Предварительная обработка текста. Заявки на диссертацию были предварительно обработаны для удаления стоп-слов, лемматизации и токенизации.
3. Создание модели BERT. Модель BERT была обучена с использованием больших объемов предварительно обработанных заявок на диссертацию. Обученная модель может эффективно классифицировать заявки на диссертацию в соответствии с областью интересов научного руководителя.
4. Использование модели для выбора научного руководителя. Модель BERT может использоваться для классификации заявок на диссертацию, поданных студентами. Классифицированные заявки затем можно использовать для поиска соответствующих научных руководителей.

Результаты

В ходе оценки было установлено, что предложенный подход позволяет более точно подбирать научных руководителей для студентов, чем традиционные методы. Результаты показывают, что модель BERT может эффективно классифицировать заявки на диссертацию в соответствии с областью интересов научного руководителя с высокой степенью точности. Это позволяет студентам находить научных руководителей, которые наиболее подходят для их исследовательских интересов.

Заключение

В данной статье представлен новый подход к выбору научного руководителя с использованием модели BERT. Этот подход позволяет более точно сопоставлять студентов с научными руководителями, что приводит к более успешному процессу написания диссертации. Исследование наглядно демонстрирует потенциал искусственного интеллекта в улучшении различных аспектов академической деятельности.