С увеличением числа научных публикаций в области химии каждый год возрастает потребность в эффективных методах обработки данных из этих статей. Парсинг статей на основе алгоритмов искусственного интеллекта представляет собой способ автоматизированного сбора и анализа данных. В работе представлена инновационная нейронная сеть для автоматизированной разметки данных, обученная на реальных научных статьях с высоким Impact Factor. Этот инструмент позволяет идентифицировать и классифицировать ключевые элементы в химических реакциях и схемах, что оптимизирует процесс разметки данных и сбора данных.

Лузанова А.М., Щербакова Е.А. (науч. рук. Скорб Е.В.) ПАРСИНГ СТАТЕЙ КАК МЕТОД СБОРА ДАННЫХ В ХИМИИ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13767