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: |

Telegram, which does little policing of its content, has also became a hub for Russian propaganda and misinformation. Many pro-Kremlin channels have become popular, alongside accounts of journalists and other independent observers. Oh no. There’s a certain degree of myth-making around what exactly went on, so take everything that follows lightly. Telegram was originally launched as a side project by the Durov brothers, with Nikolai handling the coding and Pavel as CEO, while both were at VK. In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. "Someone posing as a Ukrainian citizen just joins the chat and starts spreading misinformation, or gathers data, like the location of shelters," Tsekhanovska said, noting how false messages have urged Ukrainians to turn off their phones at a specific time of night, citing cybersafety.
from pl


Telegram ИОГен РАН
FROM American