Notice: file_put_contents(): Write of 14644 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
ИОГен РАН | Telegram Webview: iogenras/574 -
Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from SciArticle
Инструменты для анализа научных статей

Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования.

Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации:

1. ChatGPT
Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно.

2. Consensus
Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа.

3. Research Rabbit
Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза.

4. Scite.ai
Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей.

5. Typeset.io
Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов.

6. SciArticle
Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский.

Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы.

Канал | Бот | Чат | Сайт



group-telegram.com/iogenras/574
Create:
Last Update:

Инструменты для анализа научных статей

Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования.

Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации:

1. ChatGPT
Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно.

2. Consensus
Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа.

3. Research Rabbit
Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза.

4. Scite.ai
Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей.

5. Typeset.io
Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов.

6. SciArticle
Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский.

Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы.

Канал | Бот | Чат | Сайт

BY ИОГен РАН




Share with your friend now:
group-telegram.com/iogenras/574

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Andrey, a Russian entrepreneur living in Brazil who, fearing retaliation, asked that NPR not use his last name, said Telegram has become one of the few places Russians can access independent news about the war. On Feb. 27, however, he admitted from his Russian-language account that "Telegram channels are increasingly becoming a source of unverified information related to Ukrainian events." One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals. Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried.
from de


Telegram ИОГен РАН
FROM American