Российские ученые адаптировали нейросеть для анализа литературных текстов

Российские ученые разработали подход, который позволяет использовать нейросеть для автоматического анализа литературных произведений, говорится в сообщении пресс-службы Института искусственного интеллекта AIRI.

Система способна определить тип персонажей по репликам и описанию и раскрыть характер их взаимоотношений. Данный метод можно использовать для обучения цифровых помощников, а также решать иные задачи.

«Набор шагов можно использовать для извлечения именованных сущностей и их взаимосвязей из других текстов. С помощью описанных методов можно выполнять ряд практических задач. Например, проводить анализ нормативной документации», – сказано в исследовании.

Ученые приспособили уже существующие алгоритмы искусственного интеллекта для литературного анализа текстов, распознавания персонажей и определения характера их взаимоотношений. В частности, эксперты применили теорию графов и так называемые NER-алгоритмы – одну из форм компьютерной обработки естественного языка.

Можно ли обучить нейросеть делать глобальные прогнозы?

Работу подхода специалисты испытали на книгах Джона Толкина. После обучения нейросеть успешно распознала то, в каких отношениях находились более 880 наименованных сущностей в произведениях писателя и по репликам смогла их распознавать.

По словам ученых, таким же образом можно анализировать любые другие сложные литературные произведения, а также другие типы текстов.

Ранее нейросеть для расшифровки анонимных исторических произведений в архивах Национальной библиотеки Испании обнаружила ранее неизвестную пьесу Лопе де Веги.