Một phần của việc trở thành người viết nội dung cho các chủ đề liên quan đến công nghệ và khoa học trong tương lai là đọc qua các bài nghiên cứu dài về các chủ đề khác nhau được xuất bản bởi các nhà khoa học và nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, sau hai đoạn đầu tiên, tôi thường nghe thấy Windows âm điệu tắt ngấm trong đầu tôi (không đùa được đâu!). Vì vậy, đối với những người như tôi, những người thích đọc các bản tóm tắt ngắn hơn là các bài nghiên cứu dài, một nhóm các nhà khoa học AI đã phát triển một mô hình có thể lấy một bài báo nghiên cứu và trình bày dưới dạng một ý chính ngắn.
Các nhà nghiên cứu tại Viện Trí tuệ nhân tạo Allen đã phát triển mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) mới này có thể chuyển đổi một tài liệu văn bản dài thành một bản tóm tắt ngắn và trình bày nó ở định dạng TL; DR (Quá dài; Chưa đọc). Nó là một công cụ khá hữu ích vì nó chỉ cung cấp cho người dùng những thông tin liên quan từ một đoạn văn bản dài.
Bây giờ, để phát triển mô hình, ban đầu các nhà nghiên cứu đã “đào tạo trước” nó bằng ngôn ngữ tiếng Anh. Sau buổi đào tạo trước này, họ đã xây dựng một tập dữ liệu SciTLDR bao gồm 5, 400 bản tóm tắt của các bài báo nghiên cứu về khoa học máy tính.
Hơn thế nữa, để làm cho mô hình ít phụ thuộc hơn vào kiến thức miền trong khi tóm tắt, các nhà nghiên cứu đã đào tạo thêm trên hơn 20.000 đầu sách của các bài báo nghiên cứu.
Vì vậy, mô hình tóm tắt mới này sử dụng đào tạo và trí tuệ nhân tạo (AI) để tách các phần quan trọng của văn bản khỏi phần tóm tắt, phần mở đầu và phần kết luận của các bài nghiên cứu. Sau đó, nó sử dụng các phần này của văn bản để tạo ra một bản tóm tắt ngắn của bài báo.
Trong các thử nghiệm ban đầu của họ, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng mô hình có thể trình bày các tài liệu về hơn 5, 000 từ trong bản tóm tắt ngắn 21 từ.
Nhóm đã triển khai mô hình AI tóm tắt cho công cụ tìm kiếm Semantic Scholar của riêng Viện. Tuy nhiên, nó chỉ hoạt động trên các giấy tờ liên quan đến các chủ đề khoa học máy tính, tính đến thời điểm hiện tại.
Bạn có thể dùng thử trên công cụ tìm kiếm Semantic Scholar và đọc thêm về mô hình trong bài báo chính thức do nhóm xuất bản.
