Российские ученые под руководством старшего научного сотрудника Института искусственного интеллекта AIRI (Москва) Ильи Макарова приспособили уже существующие нейросетевые алгоритмы для литературного анализа текстов, а также распознавания персонажей и определения характера их взаимоотношений. Для этого ученые применили теорию графов и так называемые NER-алгоритмы, одну из форм компьютерной обработки естественного языка.
Исследователи проверили работу подхода на «Властелине колец» и других произведениях Джона Рональда Руэла Толкина. После обучения система ИИ успешно распознала то, в каких отношениях находились свыше 880 наименованных сущностей в книгах британского писателя, а также научилась узнавать их по репликам.
Аналогичным образом, как отмечают Макаров и его коллеги, можно анализировать любые другие сложные и объемные литературные произведения, а также другие типы текстов, в том числе имеющие важное историческое или юридическое значение. Это позволит использовать системы ИИ для подготовки кратких и удобочитаемых изложений подобных документов, а также глубокого анализа правовых норм, подытожили ученые.
По материалам ТАСС.
